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调优会生成图的切分方式，子图调优后算子已经被切分成最终的shape了，再进行算子调优时，会基于这个最终shape去做算子调优。如果优先算子调优，这时调优的算子shape不是最终切分后的算子shape，不符合实际使用场景。 本例同时指定了子图调优和算子调优，工具会先进行子图调优，再进行算子调优。
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。 方案概览
删除服务存在如下两种删除方式。 根据部署在线服务生成的服务对象删除服务。 根据查询服务对象列表返回的服务对象删除服务。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象删除服务
调优前后性能对比 在完成上一章几类调优方式之后，在单卡场景下实测性能调优比对结果如下表所示： 设备 batch_size Steps/Sec 1p-GPU Ant8 16 3.17 1p-NPU snt9b 313T 16 2.17 1p-NPU snt9b 313T调优后 16
加第168~170行）。 二进制调优使能，减少算子编译耗时，在train.py头文件导入之后添加 （修改点：增加第37行）。 torch_npu.npu.set_compile_mode(jit_compile=False) AICPU算子调优 ，Double类型输入切换成为Fl
API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
总览Workflow 获取Workflow统计信息。 查询Workflow待办事项 获取Workflow待办列表。 在线服务鉴权 计费工作流在线主服务鉴权。 创建在线服务包 计费工作流购买资源。 表2 WorkflowExecution API 说明 获取Execution列表 查询Workflow下的执行记录列表。
6-gpu"。修改完成后，重新执行导入模型和部署为在线服务的操作。 参数设置完成后，单击“下一步”，确认规格参数，单击“提交”，完成在线服务的部署。 您可以进入“模型部署 > 在线服务”页面，等待服务部署完成，当服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。预计时长2分钟左右。 在线服务部署完成后，您可以单
精度调优总体思路 PyTorch大模型训练的精度问题的分析、定位可以参考如下思路： 大模型训练通常使用多机训练，鉴于多机训练复现问题的成本较高，且影响因子较多，建议用户先减少模型层数，使模型能够单机训练，确认单机训练是否也存在精度问题，若存在，则使用下述手段定位精度问题，使得单机精度达标，然后再恢复层数拉起多机训练。
框，确认调优作业的信息和预计消耗费用无误后，单击“确定”创建调优作业。 在作业列表，当“状态”变成“已完成”时，表示模型调优完成。 模型调优时长估算 调优时长表示调优作业的“状态”处于“运行中”的耗时。由于训练吞吐有上下限，因此计算出的调优时长是个区间。 计算公式：调优时长 = 经验系数
SampleLabels objects 视频在线服务推理结果。 service_id String 在线服务ID。 service_name String 在线服务名称。 service_resource String 用户绑定的在线服务资源ID。 total_sample_count
返回结果如图2所示：predict为目标列的预测结果。 图2 预测结果 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在“在线服务”的操作列单击“更多>停止”，即可停止在线服务的部署，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。 如果您
detection_scores 每个检测框的置信度。 图2 检测框的四点坐标示意图 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。 如果您启用了
调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避
部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避
自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中，仅支持部署为在线服务，如需部署为批量服务或边缘服务，可在“模型管理 > 模型”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI
自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中，仅支持部署为在线服务，如需部署为批量服务或边缘服务，可在“模型部署”页面部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。
监控安全风险 ModelArts支持监控ModelArts在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作。 云监控可以帮助用户更好地了解服务和模型的各项性能指标。 详细内容请参见ModelArts支持的监控指标。 父主题： 安全
27的FID值。 下文以Dit模型为例，介绍如何在昇腾设备上如何进行模型迁移，精度及性能调优。 环境准备 迁移环境准备有以下两种方式： 表1 迁移环境准备方式 方式 说明 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境，主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 环境开通指导请参考Notebook环境创建。
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