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静态性能测试: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.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。
成网络的输出结果是否真实。训练中获得的生成器网络可用于生成与输入图片相似的图片,用作新的数据集参与训练。基于Gan网络生成新的数据集不会生成相应的标签。图像生成过程不会改动原始数据,新生成的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 基于StyleGan2用于在数据集较小的情形下,
准备数据 自动学习的每个项目对数据有哪些要求? 创建预测分析自动学习项目时,对训练数据有什么要求? 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息? 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练? 父主题: Standard自动学习
NPU推理指导(6.3.902) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源部署Stable Diffusion
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
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。
width, and 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
907软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
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
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(6.3.907)
--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
--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:
本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中部署Stable Diffusion的Diffusers框架,使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源部署Diffusers框架用于推理的详细过程。
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)
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)。
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