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der(speech encoder和identity encoder)去对输入的语音和视频人脸进行编码,并将二者的编码结果进行拼接,送入到face decoder中进行解码得到输出的视频帧。 判别器Visual Quality Discriminator对生成结果的质量进行规范,提高生成视频的清晰度。
Predictor(session, service_id="your_service_id") 方式2:部署在线服务predictor 部署服务到公共资源池 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
2312-aarch64-snt9b-20240727152329-0f2c29a cann_8.0.rc2 pytorch_2.1.0 驱动23.0.6 从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同,请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 Step1 检查环境 请参考DevServe
创建数据集 创建数据集,支持从OBS中导入数据。 create_dataset(session, dataset_name=None, data_type=None, data_sources=None, work_path=None, dataset_type=None, **kwargs)
注册镜像。登录ModelArts控制台,在左侧导航栏选择“镜像管理”,进入镜像管理页面。单击“注册镜像”,镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可,或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册,类型加上“GPU”,如图1所示。 图1 注册镜像 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“开发空间
py文件复制到GPU代码目录中,使用相同的参数配置文件。 将NPU代码目录中的opensora/schedulers/iddpm/__init__.py文件和opensora/schedulers/iddpm/gaussian_diffusion.py文件复制到GPU代码目录中,添加固定随机数功能。
服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的AI应用管理和服务管理时,需要对原生第三方推理框架镜像的构建方式做一定的改造,以使用ModelArts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArt
算,中间结果写入KVCache并推出第1个token,属于计算密集型。 Decode阶段(增量推理) 将请求的前1个token传入大模型,从显存读取前文产生的KVCache再进行计算,属于访存密集型。 分离部署场景下,全量推理和增量推理在不同的容器上进行,用于提高资源利用效率。
description String 版本描述信息。 export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下: true:导出图片到版本输出目录 false:不导出图片到版本输出目录(默认值) extract_serial_number Boolean 发布时是否需
description String 版本描述信息。 export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下: true:导出图片到版本输出目录 false:不导出图片到版本输出目录(默认值) extract_serial_number Boolean 发布时是否需
该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 百分比(Percent) 0~100% CPU IO等待时间 ma_node_cpu_iowait_counter 从系统启动开始累计到当前时刻,硬盘IO等待时间 jiffies ≥0 内存 物理内存使用率 ma_node_memory_util 该指标用于统计测量
charging mode from postpaid to prepaid in CBC. 不允许将收费模式从后付费更改为预付费,请在CBC中操作。 去往CBC操作,将收费模式从后付费更改为预付费。 400 ModelArts.3831 Operation not allowed. Change
sample_name 否 String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time 否 String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
sample_name String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
”,则其中人名“Barack Hussein Obama II”的start_index为0,end_index为23。 文本内容为“截止到2018年底,本公司人员规模已经超过100”,则其中时间“2018年底”的start_index为3,end_index为9。 @modelarts:end_time
der(speech encoder和identity encoder)去对输入的语音和视频人脸进行编码,并将二者的编码结果进行拼接,送入到face decoder中进行解码得到输出的视频帧。 判别器Visual Quality Discriminator对生成结果的质量进行规范,提高生成视频的清晰度。
”,则其中人名“Barack Hussein Obama II”的start_index为0,end_index为23。 文本内容为“截止到2018年底,本公司人员规模已经超过100”,则其中时间“2018年底”的start_index为3,end_index为9。 @modelarts:end_time
sample_name String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time String 样本加入到数据集时,会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引,此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下: month:搜索往前30天至今天内添加的样本 day:搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本
”,则其中人名“Barack Hussein Obama II”的start_index为0,end_index为23。 文本内容为“截止到2018年底,本公司人员规模已经超过100”,则其中时间“2018年底”的start_index为3,end_index为9。 @modelarts:end_time
x['input_ids'], sample[key])) return sample 支持的是预训练数据风格,会根据参数args.json_keys的设置,从数据集中找到对应关键字的文本内容。例如本案例中提供的 train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet