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通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测,您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求: 方
ModelArts最佳实践案例列表 在最佳实践文档中,提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts案例,方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
SDXL&SD1.5 ComfyUI插件基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确
SDXL ComfyUI插件基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.904) ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导(6.3.909) Qwen-VL是规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
使用【X+鼠标左键】 复位,与上方拖动为同组操作,当执行了拖动后,可以单击复位按钮快速将标注框恢复为拖动前的形状和位置。也可使用快捷键【Esc】 标注图片(图像分割) 标注作业详情页中,展示了此标注作业中“全部”、“未标注”和“已标注”的图片,默认显示“未标注”的图片列表。 在“
自定义脚本代码示例 Tensorflow TensorFlow存在两种接口类型,keras接口和tf接口,其训练和保存模型的代码存在差异,但是推理代码编写方式一致。 训练模型(keras接口) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的Finetune训练指导(6.3.906) Qwen-VL是规模视觉语言模型,可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。
使用AI Gallery SDK构建自定义模型 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架,并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化,可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型,AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。
查询数据集详情 功能介绍 查询数据集详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}
Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.907) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上,使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Open-Sora 1.2 训练和推理。
查询数据集列表 功能介绍 根据指定条件分页查询用户创建的所有数据集。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上,使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Open-Sora 1.2 训练和推理。