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音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 案例主要介绍如何基于ModelArts
|── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
|── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
URL。如果有queryString，那么在params栏中添加参数。在header中添加认证信息（不同认证方式有不同header，跟https的推理服务相同）。选择单击右上的connect按钮，建立WebSocket连接。 图4 获取API接口调用公网地址 如果信息正确，右下角连接状态处会显示：CONNECTED；
内置属性：三元组关系标签的指向实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 请求示例 查询数据集的统计信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/WxCREuCkBSAlQr9xrde/data-annotations/stats
调用成功时无此字段。 请求示例 如下以创建名为“testConfig”，描述为“This is config”的训练作业参数为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-job-configs { "config_name":
介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
服务端打印如下信息，表示发送请求成功。 图4 发送请求 客户端返回图像的base64编码。 图5 图像的base64编码 将客户端返回的base64编码转换为图片。 from PIL import Image from io import BytesIO import base64 def
d to load audio”的报错。 升级为WebSocket 是否升级为WebSocket服务。 您可以进入在线服务的详情页面，通过切换页签查看更多详细信息，详情说明请参见表2。 表2 在线服务详情 参数 说明 调用指南 展示API接口公网地址、模型信息、输入参数、输出参数
进入在线服务详情页，查看APP认证方式的服务API。 图15 API接口公网地址 复制API接口公网地址，并在地址后添加"/"，进行页面访问，例如： https://infer-app-modelarts-cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v1/infers/ab
调度时间单位，可选DAYS/HOURS/MINUTES。 type String 调度类型，当前仅支持取值为stop，即运行指定时间后自动停止。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/services 响应示例 状态码： 200 服务列表 { "total_count"
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 打通VPC。 PATCH https://{endpoint}/v1/{project_id}/networks/{network_name} { "spec" : {
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 更新节点池。 PATCH https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools/{nodepool_name}
running_task_type 否 Integer 指定需要检测的正在运行任务（包括初始化）的类型。可选值如下： 0：自动标注 1：预标注 2：导出任务 3：切换版本 4：导出manifest 5：导入manifest 6：发布版本 7：自动分组 search_content 否 String 模糊匹配名称，默认为空。
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) # 将 raw mnist 数据集转换为 pytorch mnist 数据集 convert_raw_mnist_dataset_to_pytorch_mnist_dataset(args
ret = dataset.with_transform(_format_transforms) return ret # 转换函数 def _format_transforms(examples): examples["pixel_values"] = [_transforms(img
分页记录的起始位置偏移量，默认值0。 owner 否 String 实例归属的User Id，长度为32位小写字母、数字，在主账号/有admin权限场景下生效，值通常为当前登录用户ID。 sort_dir 否 String 排序方式，ASC升序，DESC降序，默认DESC。 sort_key 否
分页记录的起始位置偏移量，默认值0。 owner 否 String 实例归属的用户ID，长度为32位小写字母、数字，在大账号/有admin权限场景下生效，值通常为当前登录用户ID。 sort_dir 否 String 排序方式，ASC升序，DESC降序，默认DESC。 sort_key 否
Map<String,Array<String>> 属性的搜索条件，可以有多个属性条件。 请求示例 查询导出任务（导出到OBS）的状态 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/export-tasks/{task_id}
String 参数名称。 value String 参数值。 请求示例 如下以查询名为“config123”的作业参数详情为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-job-configs/config123 响应示例 成功响应示例
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