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行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。
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模型的输入
行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。
执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。
管理AI Gallery镜像 编辑镜像介绍 资产发布上架后，准确、完整的资产介绍有助于提升资产的排序位置和访问量，能更好的支撑用户使用该资产。 在镜像详情页，选择“镜像介绍”页签，单击右侧“编辑介绍”。 编辑镜像基础设置和镜像描述。 表1 镜像介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置
如果正确请按继续排查。 如果不正确请按上面格式修改后继续排查。 查看密钥文件的路径，建议放在C:\Users\{user}\.ssh下，并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新版：在extensions中搜索，看是否需要升级。检查Remote-ssh三方插件是否兼容。 4. 检查本地Vs
数据输出的data文件夹中存放的是修改、更新过的图片，对于数据处理过程中没有修改过的图片，在data文件夹中不会展示，图片的位置信息显示该图片在输入目录中。 output.manifest存放的是数据处理之后的图片信息（主要是指图片的位置和标注信息等），可以直接使用这个output.
transfer_to_npu 同样，修改train.py文件，在第11行添加如上代码，如图1所示。 图1 修改train.py文件 单卡训练。 训练命令参考如下。 cd /home/ma-user/open_clip python -m training.main \ --save-frequency
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。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite
Generation中的“Efficient JSON generation following a JSON Schema”样例，如下图所示。 图1 guided_json样例 若想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。
编写工作流代码示例 以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您需要准备如下算法和数据集。 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Gallery搜索订阅一个“图像分类-ResNet_v1_50”算法）。 准备一个图片类型的数据集，请参考准备数据集。可从AI
cker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
cker等操作均在该ECS上进行。 注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
ta-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 图像分类数据集要求将标注对象和标注文件存储
心点y坐标、归一化后的目标框宽度、归一化后的目标框高度。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片，单张图片大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 图像分割 ModelArts image segmentation 1.0： 要求用户将标注对象和标注文
placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, description="请输入一个只包含大小写字母、数字、下划线、中划线或者中文字符的名称。填写已有标注任务名称，则直接使用该标注任务；填写新标注任务名称，则自动创建新的标注任务") ), inputs=wf
创建图像分类数据集并进行标注任务 本节通过调用一系列API，以创建图像分类数据集并进行标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建数据集并进行标注的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用
执行代码存放的OBS地址，默认值为空，名称固定为“customize_service.py”。 推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填，系统也能自动识别出model目录下的推理代码。 否 str dependencies 推理代码及模型需安装的包，默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics
可以通过命令npu-smi info查询NPU卡为容器中的第几张卡。例如下图查询出两张卡，如果希望使用第一和第二张卡，则“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1”，注意编号不是填4、5。 图1 查询结果 启动推理服务的具体操作步骤请参见启动推理服务。 父主题：
并且提供了非常多的可选规格，用户可以独占一个容器环境，不受其他人的干扰。只需简单配置，用户即可通过本地IDE连接到该环境进行运行和调试。 图1 本地IDE远程访问Notebook开发环境 Notebook可以视作是本地PC的延伸，均视作本地开发环境，其读取数据、训练、保存文件等操作与常规的本地训练一致。
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