正在生成
详细信息:
检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
可以用自己的数据训练,也可以直接使用官方提供的预训练模型。 处理初始视频数据集。 将下载好的人脸检测预训练模型上传到/home/ma-user/Wav2Lip/face_detection/detection/sfd/s3fd.pth目录。 下载LRS2数据集。数据集文件夹结构如下:
default="True", description="是否进行数据清洗, 数据格式异常会导致训练失败,建议开启,保证训练稳定性。数据量过大时,数据清洗可能耗时较久,可自行线下清洗(支持BMP.JPEG,PNG格式, RGB三通道)。建议用JPEG格式数据")), wf.Al
ux上安装配置Grafana和在Notebook上安装配置Grafana三种方式,请您根据实际情况选择。 配置Grafana数据源 配置仪表盘查看指标数据 父主题: ModelArts Standard资源监控
save_path=FLAGS.train_url) 复制数据集到本地 复制数据集到本地主要是为了防止长时间访问OBS容易导致OBS连接中断使得作业卡住,所以一般先将数据复制到本地再进行操作。 数据集复制有两种方式,推荐使用OBS路径复制。 OBS路径(推荐) 直接使
filelists文件夹 train.txt和val.txt内容参考如下,为处理后视频数据的目录名字。 图3 train.txt和val.txt内容 训练专家唇形同步鉴别器。 如果使用LRS2数据集,可选择跳过此步骤。如果使用自己的数据集,训练命令参考如下。 python color_syncnet_train
采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参,从企业关系型(结构化)数据中,自动学
import moxing as mox 引入moxing framework的数据下载加速特性的相关说明 在使用基于ModelArts预置镜像的训练作业时,可以引入moxing framework的数据下载加速特性。加速特性适用场景为:文件数在100w~1000w的场景、单个大文件及文件大小大于20GB的场景。
修改之后再次做溢出检查显示所有API正常,无溢出情况。 GPU dump数据缺失,从Tensor_transpose_2_forward_output之后没有与NPU对应的bench data数据。 图5 GPU dump数据 在pkl文件中找到对应缺失的位置,发现Tensor_trans
批量服务创建时填写的环境变量。 任务结束时间 本次批量服务的任务结束时间。 描述 您可以单击编辑按钮,添加服务描述。 输入数据目录位置 本次批量服务中,输入数据的OBS路径。 输出数据目录位置 本次批量服务中,输出数据的OBS路径。 AI应用名称&版本 本次批量服务所使用的AI应用名称及版本。 运行日志输出
批量服务创建时填写的环境变量。 任务结束时间 本次批量服务的任务结束时间。 描述 您可以单击编辑按钮,添加服务描述。 输入数据目录位置 本次批量服务中,输入数据的OBS路径。 输出数据目录位置 本次批量服务中,输出数据的OBS路径。 AI应用名称&版本 本次批量服务所使用的AI应用名称及版本。 运行日志输出
例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件,数据集要求说明,定义了模型训练时对数据集的要求,会显示在微调工作流的“准备数据”页面。 “requirements.txt” 非必选文件,环境配置文件,定义了项目依赖的python包。AI
在ModelArts管理控制台总览页确认会收费的实例已全部停止或删除,同时需清理运行Notebook实例时存储到云硬盘中的数据和其他存储到对象存储服务中的数据,以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能,当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时,系统自动发送短信和邮件提醒。
Step4 下载模型和数据集 数据集下载地址:https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/pokemon-blip-captions。 启动脚本前的两个声明为本次训练的模型和数据集,第一次执行程序时若本地没有模型和数据集,会自动下载。但由于
这里去掉了int 4量化默认为FP16精度。${HOME} 目录需要根据读者实际数据集及模型路径匹配,适配的数据集是ADGEN数据集,如果需要读者也可以使用自定义的数据集训练,具体请参考使用自己数据集。另外通过指定local_rank为-1为单卡模式,多卡模式下无需指定,会默认启
termcolor==1.1.0 yacs==0.1.8 准备run.sh文件中所需要的obs文件路径。 准备imagenet数据集的分享链接 勾选要分享的imagenet21k_whole数据集文件夹,单击分享按钮,选择分享链接有效期,自定义提取码,例如123456,单击“复制链接”,记录该链接。
sudo yum install -y bc Step5 准备训练数据集 用户需自行制作数据集,并将数据集上传到容器的工作目录中,再赋予容器读写数据集目录的权限。 数据集制作请参考Qwen-VL官方指导资料,将所有数据样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典,包
DP:data parallel 数据并行(data parallelism)是大规模深度学习训练中常用的并行模式,它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数,但在每个进程上或模型并行组中处理不同的数据。因此,数据并行非常适合大数据量的训练任务。 TP:tensor
String 训练作业需要的数据集OBS URL。如:“/usr/data/”。 不可与data_source或者dataset_id/dataset_version_id同时出现,但必须有其一。 dataset_id 否 String 训练作业的数据集ID。应与dataset_
dataset_id String 训练作业的数据集ID。 dataset_version String 训练作业的数据集版本ID。 type String 数据集类型。 “obs”:表示使用OBS的数据。 “dataset”:表示使用数据集的数据。 data_url String OBS的桶路径。
下载开源数据集naruto-blip-captions并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/naruto-blip-captions/tree/main。用户也可以使用自己的数据集。 下载开源数据集fi