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对于包年/包月计费模式的资源,用户在购买时会一次性付费,服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源,您可以执行退订操作,系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。 如果您已开启“
Gallery为零基础开发者,提供无代码开发工具,快速推理、部署AI应用;为具备基础代码能力的开发者,AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合,构建了一个高效协同的模型体验环境,让开发者仅需几行代码即可调用任何模型,大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎湃算力,最佳实践算力推荐方案,提升实践效率和成本
发布数据 在AI Gallery中,您可以将个人数据集分享给他人使用。 ModelArts数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户选择发布OBS或本地的数据集。 前提条件 本地或对象存储服务(OBS)中已准备好待发布的数据集,或ModelArts的数据集列表存在待发布的数据集。
线服务”,将模型部署为在线服务。 图6 部署在线服务 在“部署”页面,参考下图填写参数,然后根据界面提示完成在线服务创建。本案例适用于CPU规格,节点规格需选择CPU。如果有免费CPU规格,可选择免费规格进行部署(每名用户限部署一个免费的在线服务,如果您已经部署了一个免费在线服务
能。在使用MindSpore Lite进行离线推理时,需要先将模型转换为mindir模型,再利用MindSpore Lite作为推理引擎,将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。 Huggingface提供的onnx模型文件的输入是动
图像分类项目的工作流,将依次运行如下节点: 数据标注:对您的数据标注情况进行确认。 数据集版本发布:将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 图像分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。
预测分析项目的工作流,将依次运行如下节点: 数据集版本发布:将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 预测分析:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。
声音分类项目的工作流,将依次运行如下节点: 数据标注:对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布:将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 声音分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。
json文件,该文件保存了训练过程loss以及learning_rate的Log信息。 将GPU设备训练输出的trainer_state.json文件重命名为trainer_state_gpu.json,并复制到NPU节点的容器内,将NPU设备训练输出的trainer_state.json文件重命名为trainer_state_npu
system_metric_list属性列表 参数 参数类型 说明 cpuUsage Array 训练作业CPU资源占用率。 memUsage Array 训练作业内存资源占用率。 gpuUtil Array 训练作业GPU资源占用率。 表7 metric属性列表 参数 参数类型 说明 metric_values
物体检测项目的工作流,将依次运行如下节点: 数据标注:对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布:将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 物体检测:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。
文本分类项目的工作流,将依次运行如下节点: 数据标注:对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布:将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 文本分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。
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模型的输入为任意的一段视频和一段语音,输出为一段唇音同步的视频。
修改pod的卡数。由于本案例中为分布式训练,因此所需卡数修改为8卡。 删除已创建的pod。 kubectl delete -f config.yaml 将config.yaml文件中“limit”和“request”改为8。 vi config.yaml 图3 修改卡数 重新创建pod。 kubectl
您可在控制台左上角切换区域,查看对应的资源。 可用区 可用区是同一服务区内,电力和网络互相独立的地理区域,一般是一个独立的物理机房,这样可以保证可用区的独立性。是否将资源放在同一可用区内,主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力,建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。
用于缓存cann侧的aclnn算子,当空闲时间(free)较大时,可以尝试设置一个较大的数值,如export ACLNN_CACHE_LIMIT=100000 HOST_CACHE_CAPACITY 用于动态shape缓存,当存在动态shape时,设置一个非零正整数,如export HOST_CACHE_CAPACITY=20
自启动后,免费规格默认可使用1小时,请注意右上角的剩余时长。超过1小时后,可执行续期操作,且系统每隔一段时间,将提醒确认下续期。 免费的CodeLab主要用于体验,72小时内未使用,将释放资源。保存在其中的代码文档将丢失,请注意备份文件以及使用时长。 CodeLab入口 ModelArts管理控制台的“总览”页
验。默认值为True。 Sharpen 图像锐化,用于将边缘清晰化,让物体边缘更加明显。 do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Shear 图片错切,一般用于图片的几何变换,通过线性函数将像素点进行映射。 shearXY:错切方向,X为水平,Y为竖直。默认值为X
方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.908中的AscendCloud-LLM-xxx.zip