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最小值:1 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail flavor_detail object 训练作业、算法的规格信息。 表45 flavor_detail 参数 参数类型 描述 flavor_type String 资源规格的类型。
train_url 是 String 训练作业的输出文件OBS路径URL,默认为空,如:“/bucket/trainUrl/”。 log_url 否 String 训练作业的日志OBS输出路径URL,默认为空。如:“/usr/train/”。
training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以删除uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业为例。
node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail FlavorDetail object 训练作业、算法的规格信息(该字段只有公共资源池存在)。
sh diffusers_lora_train.sh 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_sdxl_lora_train.sh 训练执行成功如下图所示。
训练作业常用文件路径是什么? 训练环境的当前目录以及代码目录在容器的位置一般通过环境变量${MA_JOB_DIR}读取,${MA_JOB_DIR}变量对应的实际值是/home/ma-user/modelarts/user-job-dir。 父主题: 编写训练代码
训练作业 创建训练作业 训练作业调测 查询训练作业列表 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练日志 查询训练作业的运行指标 父主题: 训练管理
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。
添加语音模板 语音通话支持自定义语音模板,语音模板需要提前到语音通话平台提交并通过审核后才可使用。 进入语音通话控制台,点击“语音模板管理”。 点击右上角“添加语音模板”,开始添加。 填写模板名称、设置语音播放速度、模板内容及业务场景。 模板内容必须以汉字开头。 点击“确认”。
删除训练作业版本 功能介绍 删除训练作业一个版本。 此接口为异步接口,作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。
启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_finetune_train.sh 启动SDXL Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
智能语音助手 智能语音助手 智能语音助手可根据客户需求构建支持语音交互能力,且具备知识库、任务型对话、多轮对话、表格问答、自动文本生成、多模态等多种对话机器人能力的AI助手,赋能不同行业客户。
具体获取方式如下: 创建训练作业时,“输入”支持配置训练的输入参数名称(一般设置为“data_url”),以及输入数据的存储位置,“输出”支持配置训练的输出参数名称(一般设置为“train_url”),以及输出数据的存储位置。
音频流数据 功能介绍 分多段返回二进制语音数据流,如果用户未设置语音格式,则默认返回pcm格式语音。 父主题: 语音合成结果响应
语音识别-客服中心语音质检 语音识别-客服中心语音质检 查看部署指南 方案咨询 该解决方案有何用途? 该解决方案使用华为云语音交互服务 SIS,并基于函数工作流 FunctionGraph构建一套客服中心语音质检工作流。
TRAIN_ITERS 300 训练周期,必须大于上次保存训练的周期次数。 RUN_TYPE retrain 必填。训练脚本类型,retrain表示断点续训练。
查询训练作业版本详情 功能介绍 根据作业ID查看指定的训练作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id} 参数说明如表1所示。
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。修改数据集路径、模型路径。
Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能。修改数据集路径、模型路径。