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查询作业排列顺序的指标。默认使用create_time排序。 order 否 String 查询作业排列顺序,默认为“desc”,降序排序。也可以选择对应的“asc”,升序排序。 缺省值:desc 枚举值: asc:升序 desc:降序 group_by 否 String 查询作业要搜索的分组条件。
调用成功时无此字段。 job_total_count Integer 查询的可视化作业总数。 job_count_limit Integer 用户还可以创建可视化作业的数量。 jobs jobs结构数组 可视化作业的属性列表,具体请参见表4。 quotas Integer 可视化作业的运行数量上限。
景(4台8卡Vnt1),存储方案推荐使用“SFS(存放数据)+普通OBS桶(存放代码)”,采用分布式训练。 当使用SFS+OBS的存储方案可以实现存储加速,该方案的端到端实践案例请参见面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景
最终的权重保存路径。修改代码如图2。 图2 修改权重保存路径 多机训练场景下,需要将CODE_DIR修改为OBS_CODE_DIR目录,则可以使用scripts/tools/sync_with_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件
整数。 是否自动停止:启用该参数并设置时间后,服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数,在线服务将一直运行,同时一直收费,自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能,且默认值为“1小时后”。 目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时
整数。 是否自动停止:启用该参数并设置时间后,服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数,在线服务将一直运行,同时一直收费,自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能,且默认值为“1小时后”。 目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时
logs {pod-name} 其中{pod-name}替换为实际pod名称,可以在5的回显信息中获取。 图4 成功执行动态路由的回显 只有任务节点大于等于3的训练任务才能成功执行动态路由。 如果执行失败可以参考故障排除:ranktable路由优化执行失败处理。 故障排除:ranktable路由优化执行失败
最终的权重保存路径。修改代码如图2。 图2 修改权重保存路径 多机训练场景下,需要将CODE_DIR修改为OBS_CODE_DIR目录,则可以使用scripts/tools/sync_with_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件
|——megatron/ # 注意:该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 您可以在Notebook中导入完代码之后,在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包,然
整数。 是否自动停止:启用该参数并设置时间后,服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数,在线服务将一直运行,同时一直收费,自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能,且默认值为“1小时后”。 目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时
整数。 是否自动停止:启用该参数并设置时间后,服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数,在线服务将一直运行,同时一直收费,自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能,且默认值为“1小时后”。 目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时
整数。 是否自动停止:启用该参数并设置时间后,服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数,在线服务将一直运行,同时一直收费,自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。默认开启自动停止功能,且默认值为“1小时后”。 目前支持设置为“1小时后”、“2小时后”、“4小时后”、“6小时
启动脚本,建立线程池发送请求,并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 执行精度测试启动脚本eval_test.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \ --max_workers=1 \ --service_name=qwen-14b-test
|——megatron/ # 注意:该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 您可以在Notebook中导入完代码之后,在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包,然
sdxl-train:0.0.1 bash 参数说明: --name ${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 --device=/dev/davinci0:挂载NPU设备,示例中挂载了单张卡davinci0。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。
10:30:00将专属资源池转为包年/包月计费,购买时长为1个月,1个月到期后用户将退订资源池。那么在3~4月份,该专属资源池总共产生多少费用呢? 计费构成分析 可以将专属资源池的使用阶段按照计费模式分为两段:在2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间为按需计费,2023/03/20
“数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 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
动文件。代码目录为代码启动文件的一级目录。 “job_config”字段下的“inputs”和“outputs”分别为算法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和“train_url”,在代码中解析超参分别指定训练所需要的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。
训练任务的运行参数。格式为 [{"name":"your name", "value": "your value"}],value的值可以是string,也可以是int。 train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格,请参考查询资源规格列表 train_instance_count
Wav2Lip,人脸说话视频模型,训练、推理 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。