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如何安装第三方包,安装报错的处理方法 问题现象 ModelArts如何安装自定义库函数,例如“apex”。 ModelArts训练环境安装第三方包时出现如下报错: xxx.whl is not a supported wheel on this platform 原因分析 由于安装的文件名格式不支持,导致出现“xxx
equirements.txt”的文件,并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“.whl”格式的文件。 例如,“代码目录”对应的OBS路径下,包含模型文件、whl包,同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示: |---模型启动文件所在OBS文件夹
多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx
prompt},其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>,其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标,并且被归一化到[0, 1000)的范围内. 检测框
prompt},其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>,其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标,并且被归一化到[0, 1000)的范围内. 检测框
创建模型成功后,部署服务报错,如何排查代码问题 问题现象 创建模型成功后,部署服务失败,如何定位是模型代码编写有问题。 原因分析 用户自定义镜像或者通过基础镜像导入的模型时,用户自己编写了很多自定义的业务逻辑,这些逻辑有问题将会导致服务部署或者预测失败,需要能够排查出哪里有问题。
其中x_center、y_center、width和height分别表示归一化后的目标框中心点x坐标、归一化后的目标框中心点y坐标、归一化后的目标框宽度、归一化后的目标框高度。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片,单张图片大小不能超过5MB,且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 图像分割 ModelArts
在某些推理场景中,模型输入的shape可能是不固定的,因此需要支持用户指定模型的动态shape,并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题,因为CPU算子支持动态shape;而在Ascend场景上,算子需要指定具体的shape信息,并且在
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名,对于表格数据集有效。可选值如下: true:发布的CSV文件的第一行是列名 false:发布的CSV文件的第一行不是列名 表3 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
Integer 指定每一页展示作业参数的总量,默认为10,“per_page”可选的范围为[1,100]。 page 否 Integer 指定要查询页的索引,默认为1。 sortBy 否 String 指定查询的排序方式,默认是根据引擎查找“engine”,目前支持的排序还有模型名称“mode
列当前账号下创建的标注团队及其成员。 “选择标注接口人”:任务类型设置为“指定标注管理员”,需在所有团队的“Team Manager”中选择一人作为管理员。 “自动将新增图片同步给标注团队”:根据需要选择是否将任务中新增的数据自动同步给标注人员。 “团队标注的图片自动加载智能标注
--image-input-shape:输入图片维度,当前不支持图片动态维度,如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下:
--image-input-shape:输入图片维度,当前不支持图片动态维度,如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下:
目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 图2 预测结果 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 表示图片预测的标签。 scores 表示Top5标签的预测置信度。 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“在线服务”的操作列单击“更
可以访问前端页面,通过输入文字生成图片。 图3 输入文字生成图片 注意需要勾选Enable Flash Attention按钮。 图4 Enable Flash Attention优化按钮 父主题: SD WEBUI套件适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.908)
能包含!<>=&"'特殊字符。 export_images 否 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) remove_sample_usage 否 Boolean 发布时是否
处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间,单位秒。 inputs Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道。
多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。 ModelArts Standard提供了训练作业失败定位与分析功能,如果训练作业运行失败,ModelArts会自动识别导致作业失败的原因,在训练日志界面上给出提示。提示包括三部分:失败的可能原因、推荐的解决方案以及对应的日志(底色标红部分)。
生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入,然后和一个随机高斯噪声,一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后,最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上,使用新的数据集进行微调(f
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名,对于表格数据集有效。可选值如下: true:发布的CSV文件的第一行是列名 false:发布的CSV文件的第一行不是列名 表5 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes