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- 概要
- モデルを構築する
- モデルを使用する
- ML パッケージ
- 1040 (米国の個人所得税申告書) - ML パッケージ
- 1040 Schedule C (米国の個人所得税申告書のスケジュール C) - ML パッケージ
- 1040 Schedule D (米国の個人所得税申告書のスケジュール D) - ML パッケージ
- 1040 Schedule E (米国の個人所得税申告書のスケジュール E) - ML パッケージ
- 1040x (米国の個人所得税修正申告書) - ML パッケージ
- 3949a - ML パッケージ
- 4506T (米国の納税申告証明依頼書) - ML パッケージ
- 709 (米国の贈与税申告書) - ML パッケージ
- 941x (米国の雇用主による四半期連邦税修正申告書) - ML パッケージ
- 9465 (米国の分割納付申請書) - ML パッケージ
- ACORD131 (アンブレラ/エクセス保険) - ML パッケージ
- ACORD140 (商業保険申込書の財物補償条項) - ML パッケージ
- ACORD25 (賠償責任保険証明書) - ML パッケージ
- Bank Statements (銀行預金残高証明書) - ML パッケージ
- BillsOfLading (船荷証券) - ML パッケージ
- Certificate of Incorporation (会社存在証明書) - ML パッケージ
- Certificate of Origin (原産地証明書) - ML パッケージ
- Checks (小切手) - ML パッケージ
- Children's Product Certificate (子供向け製品証明書) - ML パッケージ
- CMS 1500 (米国の医療保険請求フォーム) - ML パッケージ
- EU Declaration of Conformity (EU 適合宣言書) - ML パッケージ
- Financial Statements (財務諸表) - ML パッケージ
- FM1003 (米国の統一住宅ローン申請書) - ML パッケージ
- I9 (米国の就労資格証明書) - ML パッケージ
- ID Cards (ID カード) - ML パッケージ
- Invoices (請求書) - ML パッケージ
- InvoicesAustralia (請求書 - オーストラリア) - ML パッケージ
- InvoicesChina (請求書 - 中国) - ML パッケージ
- Invoices Hebrew (請求書 - ヘブライ語) - ML パッケージ
- InvoicesIndia (請求書 - インド) - ML パッケージ
- InvoicesJapan (請求書 - 日本) - ML パッケージ
- Invoices Shipping (船積送り状) - ML パッケージ
- Packing Lists (梱包明細書) - ML パッケージ
- Payslips (給与明細) - ML パッケージ
- Passports (パスポート) - ML パッケージ
- Purchase Orders (発注書) - ML パッケージ
- Receipts (領収書) - ML パッケージ
- RemittanceAdvices (送金通知書) - ML パッケージ
- UB-04 (健康保険請求フォーム) - ML パッケージ
- Utility Bills (公共料金の請求書) - ML パッケージ
- Vehicle Titles (自動車の権利書) - ML パッケージ
- W2 (米国の源泉徴収票) - ML パッケージ
- W9 (米国の納税申告書) - ML パッケージ
- パブリック エンドポイント
- サポートされている言語
- データおよびセキュリティ
- ライセンスと請求ロジック
- 使い方
重要 :
このコンテンツの一部は機械翻訳によって処理されており、完全な翻訳を保証するものではありません。
Document Understanding ガイド
インフラストラクチャ
モダン プロジェクトで使用されるモデルは、クラシック プロジェクトで使用されるモデルと同じです。ただし、アップグレードされたモデルのトレーニングとインフラストラクチャ サービスのメリットが得られるように、大幅に強化されています。この改良により、モデルをロードおよびアンロードする機能が付与され、リソースの効率的な使用と費用対効果が保証されます。追加のアップグレードとして、GPU を利用したデプロイを追加し、CPU よりもはるかに優れたパフォーマンスを提供できるようになりました。
また、モダン プロジェクトでは、高度なアルゴリズムを使用してバランスのとれたモデルのトレーニングとデプロイを実現しており、トレーニング期間が短縮され、リソースの使用が効率化されます。必要に応じて自動トレーニング セッションがトリガーされ、パフォーマンスについてのフィードバックが迅速に提供されます。GPU を利用したモデル デプロイ環境は、要求に応じて自動的にスケーリングできるので、レプリカやそのサイズの調整が不要になります。
パフォーマンスの点では、各アカウントは 1 時間あたり最大 10,000 ページを処理できます。この制限は、リクエストすれば解除できます。
モデルのトレーニングおよびサービング時には AI ユニットは請求されません。つまり、パフォーマンスの向上、新機能の開発、実験のために無料でモデルをトレーニングすることができます。AI ユニットが追加で請求されることを心配する必要はありません。ライセンスについて詳しくは、「使用状況の測定と請求ロジック」をご覧ください。