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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。 Wav2Lip的网络模型总体上分成三块：生成器、判别器和一个预训练好的唇音同步判别模型Pre-trained Lip-sync Expert。 生成器是基于encoder-de
工作区内存使用量=活跃的匿名页和缓存，以及file-baked页<=container_memory_usage_bytes。 兆字节（Megabytes） ≥0 存储 磁盘读取速率 ma_container_disk_read_kilobytes 该指标用于统计每秒从磁盘读出的数据量。 千字节/秒（Kilobytes/Second）
failed.Can not find %s file in current model directory %s. 检查xxx类型模型的存储位置，修改为正确的路径后重试，或者联系技术支持。 提示 模型大小计算失败。多于一个xxx模型文件在路径xxx下。 Model size calculated
配置参数说明 配置项 参数 配置说明 Workflow配置 运行配置 该参数为输出根目录配置，整个工作流的输出均会被保存在该目录下。单击“选择存储路径”，选择一个OBS桶路径。 资源配置 训练资源规格配置，根据实际需要选择公共资源规格或者专属资源池。 说明： 华北-北京四可支持选择限
获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0
为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 步骤三 获取代码并上传 上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip到容器的工作目录${container_work_dir}中，包获取路径请参见表2。
在ckpt_name中选择要使用的权重文件，单击Queue Prompt加入推理队列进行推理，如下图： 图3 进入推理队列 成功之后结果如下图。 图4 推理成功 步骤三：WebUI部署 安装依赖和模型包 下载webui1.9.0版本软件包。 下载webui源码 git clone https://github
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k": -1
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。 分离部署的实例类型启动分为以下三个阶段： 步骤六 启动全量推理实例：必须为NPU实例，用于启动全量推理服务，负责输入的全量推理。全量推理占用至少1个容器。 步骤七 启动增量
“dataset_name”为创建的数据集名称。 “dataset_type”为“0”表示数据集类型为图像分类。 “data_path”为数据源所在的存储路径。 “work_path”为数据集输出位置。 “labels”为数据集的标签列表，填写标签信息。 返回状态码为“201 Created”，响应Body如下：
\ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code 方式三：多机部署vLLM服务API接口启动服务（可选） 当单机显存无法放下模型权重时，可选用该种方式部署；该种部署方式，需要机器在同一个集群，NP
from_pretrained()”加载： newbert.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path="./您的权重文件本地存储路径/.") 后续操作 自定义模型文件构建完成后，可以参考托管模型到AI Gallery将模型文件托管至AI Gallery。建议托管的模型文件列表参见表2。
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。 分离部署的实例类型启动分为以下三个阶段： Step6 启动全量推理实例：必须为NPU实例，用于启动全量推理服务，负责输入的全量推理。全量推理占用至少1个容器。 Step7
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k": -1
length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k": -1
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length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 如果要使用length_penalty，必须添加如下三个参数，并且需将use_beam_search参数设置为true，best_of参数设置大于1，top_k固定为-1。 "top_k": -1
model_registration], storages=[storage] ) 从训练作业中注册模型（模型输入来源OBS路径，训练完成的模型已存储到OBS路径） import modelarts.workflow as wf # 通过ModelStep来定义一个模型注册节点，输入来源于OBS中
output2=obs://bucket/output2 --input String 否 训练的输入信息，指定后，训练任务将会把对应OBS上的数据下载到训练容器，并将数据存储路径通过指定的参数传递给训练脚本。如果需要指定多个参数，可以使用--input data_path1=obs://bucket/data1
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