我们聚焦自然语言处理管线，探索如何使用预训练模型快速执行多类任务。通过情感分析、命名实体识别、零样本分类、文本生成和掩码填充预测，全面展示了ModelScope兼容的推理工作流。在样例输入上测试这些任务时，我们见证了原始文本如何通过统一管线快速转化为有意义的模型输出。
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然而，这些新品类尚处投入期，规模效应未显现，短期内不仅无法贡献利润，反而成为沉重的负担。
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