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使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。
LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 ModelArts提供了丰富的关于Server使用NPU进行训练推理的案例指导,涵盖了LLM大语言模型、AIGC文生图、数字人等主流应用场景。您可单击链接,即可跳转至相应文档查看详细指导。 LLM大语言模型 主流开
数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) Wav2Lip训练基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
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AI Gallery简介 AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
Gallery”页面。 在“欢迎入驻AI Gallery”页面,填写“昵称”和“邮箱”,并根据提示获取验证码。阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》后,单击“确定”完成入驻。 图1 入驻AI Gallery 注册完成后,您可以在AI
ModelArts版本配套关系表 当前华为云中国站和国际站所有Region均已上线ModelArts 6.8.0版本。 ModelArts 6.8.0版本中针对Ascend Snt9B资源的周边依赖组件配套版本关系如下表所示。 表1 ModelArts 6.8.0版本配套关系表 强依赖组件
AI Gallery使用流程 AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
返回结果 请求发送以后,您会收到响应,包含:状态码、响应消息头和响应消息体。 状态码 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对
Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) 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
支持三方开源大模型,实现智能回答、聊天机器人、自动摘要、机器翻译、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案,辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景PB级数据下模型高效训练,助力自动驾驶特有的感知、规控、仿真生成等全链路相关算法深度优化并快速迭代。
数据管理(旧版) 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 查询数据集的统计信息 查询数据集监控数据 查询数据集的版本列表 创建数据集标注版本 查询数据集版本详情 删除数据集标注版本 查询样本列表 批量添加样本 批量删除样本 查询单个样本信息 获取样本搜索条件
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Lip代码基础上适配后的模型,可以用于NPU芯片训练。 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
实例名称,支持模糊匹配查询,限制128个字符,支持大小写字母、数字、中划线和下划线。 pool_id 否 String 专属资源池ID。 offset 否 Integer 分页记录的起始位置偏移量,默认值0。 owner 否 String 实例归属的用户ID,长度为32位小写字母、数字,在大账号/有admin权限场景下生效,值通常为当前登录用户ID。
个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线、下划线或特殊符号组成,且不超过1024位的字符串。 命名实体场景,是针对文本中的实体片段进行标注,如“时间”、“地点”等。开始标注前,您需要了解: 实体命名标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线、下划线或特殊符号组成,且不超过1024位的字符串。
在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 应用场景 在数字化时代,新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts Studio大模型即服务平台(下面简称为MaaS),使用Qwen2-7B模型可以实现新闻自动分类,能够高效处理和分类大量新闻内容。
标注等,都是基于数据集来进行的。 数据集功能仅在以下Region支持:华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵阳一、中国-香港、亚太-新加坡、亚太-曼谷、亚太-雅加达、拉美-圣地亚哥、拉美-圣保罗一、拉美-墨西哥城二。 数据集的类型 当前ModelArts支持如下格式的数据集。
Lite Server资源使用 LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业