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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。
dlf_model_job_name String DLF模型推理作业名称。 dlf_service_job_name String DLF在线服务作业名称。 dlf_train_job_name String DLF训练作业名称。 events Array of Event objects
场景介绍 本文以ChatGLM-6B为例,介绍如何将模型迁移至昇腾设备上训练、模型精度对齐以及性能调优。 主要包含以下步骤: 环境准备 迁移适配 精度对齐 性能调优 父主题: 基于LLM模型的GPU训练业务迁移至昇腾指导
环境及代码做有效排查。此外,问题定位主要基于GPU环境和NPU环境上运行的过程数据做对比,所以需要分别准备GPU和NPU训练环境,大部分场景需要规模相同的训练环境,如果已经将模型缩减到单机可运行,则只是单台GPU设备即可。 定位前的排查当前主要包含如下几个方面: 训练超参数。常见的超参如下图所示:
、“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
/home/work/anaconda3/lib/libmkldnn.so.0") 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 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。
日志提示“Please set the train_url to an empty obs directory” 问题现象 日志提示“Please set the train_url to an empty obs directory”。 原因分析 对于不支持断点训练的模型,若选
费使用。此SSD挂载到“/cache”目录,“/cache”目录下的数据生命周期与训练作业生命周期相同,当训练作业运行结束以后“/cache”目录下面所有内容会被清空,腾出空间,供下一次训练作业使用。因此,可以在训练过程中将数据从OBS复制到“/cache”目录,然后每次从“/c
像”,选择XGBoost-Sklearn引擎即可。 ModelArts创建算法操作请参见创建算法。 ModelArts创建训练作业操作请参见创建训练作业。 父主题: 功能咨询
ToolKit提交了训练作业后,又登录了ModelArts管理控制台删除了该训练作业导致的。 由于PyCharm ToolKit本地记录了云端ModelArts的训练作业ID,如果手动在ModelArts管理控制台删除,本地提交作业时候会报找不到该ID的作业。 解决措施 如果已经在
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
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。
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
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”,单击“我创建的”页签可查看所有作业列表。 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”。 在“标注作业详情页”,选择“待确认”页签,查看并确认难例。 只有当智能标注任务完成后,待
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
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。
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