以上功能如何引入百度飞桨大模型呢？

要将以上功能引入百度飞桨大模型，需要使用飞桨提供的深度学习框架和工具包。具体来说，可以采用以下步骤：

1. 安装飞桨框架和相关工具包：可以通过pip命令安装飞桨框架和相关工具包，例如：

   pip install paddlepaddle
   pip install paddlehub

2. 导入飞桨相关模块：在python代码中，通过import语句导入需要的飞桨相关模块，例如：

   import paddlehub as hub
   import paddle.fluid as fluid

3. 加载预训练模型或训练自己的模型：可以使用飞桨提供的预训练模型或者自己训练模型。例如，使用情感分析预训练模型：

   senta = hub.Module(name="senta_bilstm")

4. 进行文本分类或情感分析任务：通过调用预训练模型的接口，对文本进行分类或情感分析。例如，对一段文本进行情感分析：

   result = senta.sentiment_classify(text=["这家餐厅的菜品很好吃"])
   print(result)

输出结果为：

   [{'text': '这家餐厅的菜品很好吃', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.996, 'negative_probs': 0.004}]

5. 调整模型参数或训练自己的模型：根据具体需求，可以调整预训练模型的参数或训练自己的模型，以达到更好的效果。

总之，使用飞桨框架和工具包，可以快速引入以上功能，并且可以灵活调整模型参数和训练自己的模型，以适应不同的需求。