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对于使用专属资源池创建的自动学习作业: 登录ModelArts控制台,在自动学习作业列表中,删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中,停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中,停止因运行自动学习作业而创建的服务。在资源池列表中,删除运行自动学习作业的专属资源池。操作完成后,ModelArts服务即停止计费。
登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据管理>数据标注”,进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表中,选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业,单击标注作业名称进入“标注作业详情页”。 在数据集详情页的“全部”页签中,单击“自动分组 > 启动任务”。 只能在“全部”页签下启动自动分组任务或查看任务历史。
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语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。
使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 问题现象 AI Gallery中的YOLOv5算法,训练结束后没有显示模型评估结果。 原因分析 未标注的图片过多,导致没有模型评估结果。 处理方法 对所有训练数据进行标注。 父主题: 预置算法运行故障
processes.append(p) for p in processes: p.join() 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
在ModelArts上训练模型,输入输出数据如何配置? ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前,请完成算法开发并上传至OBS桶。创建算法请参考使用预置框架创建算法。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在ModelArts的模型读取存储在
、“或”组合搜索。格式为“query logs AND erro*”或“query logs OR erro*”。 父主题: 管理批量推理作业
服务使修改生效。在提交修改服务任务时,如果涉及重启,会有弹窗提醒。批量服务参数说明请参见将模型部署为批量推理服务。 父主题: 管理批量推理作业
Standard模型训练支持大规模训练作业,提供高可用的训练环境 支持单机多卡、多机多卡的分布式训练,有效加速训练过程 支持训练作业的故障感知、故障诊断与故障恢复,包含硬件故障与作业卡死故障,并支持进程级恢复、容器级恢复与作业级恢复,提供容错与恢复能力,保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语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。
在Notebook中打开terminal,可以运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE: 1 env | grep RANK 在训练作业中,您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码,把RANK_TABLE_FILE的值打印出来: 1 os.system('env | grep
如何安装第三方包,安装报错的处理方法 问题现象 ModelArts如何安装自定义库函数,例如“apex”。 ModelArts训练环境安装第三方包时出现如下报错: xxx.whl is not a supported wheel on this platform 原因分析 由于安装的文件名格式不支持,导致出现“xxx
sult子目录。 key_sample_output 否 String 主动学习中难例的输出路径。 log_url 否 String 训练作业的日志OBS输出路径URL,默认为空。 manifest_path 否 String manifest路径,给训练、推理作为输入。 model_id
通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的版本自动发布的功能。数据集版本发布节点主要用于将已存在的数据集或者标注任务进行版本发布,每个版本相当于数据的一个快照,可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下: 对于数据标注这种操作,可以在标注完成后自动帮助用户发布新的数据集版本,结
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语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。
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语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。
对于使用专属资源池创建的自动学习作业: 登录ModelArts控制台,在自动学习作业列表中,删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中,停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中,停止因运行自动学习作业而创建的服务。在资源池列表中,删除运行自动学习作业的专属资源池。操作完成后,ModelArts服务即停止计费。
批量服务”,在服务列表中,您可以单击名称/ID,进入服务详情页面。 在服务详情页面,切换到“事件”页签,查看事件信息。 父主题: 管理批量推理作业
关闭数据预处理开关,可能会影响性能。 NPURunConfig(enable_data_pre_proc=Flase) 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP” 问题现象 训练作业日志运行出现如下报错:Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: