检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
时降低首token时延和增量推理时延。 约束限制 支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表。 激活量化支持动态per-token和静态per-tensor,支持非对称量化。 权重量化支持per-channel,支持非对称量化。 Deepseek-v
对于资源池资源量的需求可能会产生变化,面对这种场景,ModelArts Lite Cluster资源池提供了扩缩容功能,用户可以根据需求动态调整资源。 缩容操作可能影响到正在运行的业务,建议用户在业务空窗期进行缩容,或进入资源池详情页面,在指定空闲的节点上进行删除来实现缩容。 约束限制
对于资源池资源量的需求可能会产生变化,面对这种场景,ModelArts Standard专属资源池提供了扩缩容功能,用户可以根据自己的需求动态调整。 使用扩容功能时,可以增加资源池已有规格的实例数量。 使用缩容功能时,可以减少资源池已有规格的实例数量。 缩容操作可能影响到正在运行
查询运行中的Notebook可用时长 Notebook时长续约 启动Notebook实例 停止Notebook实例 获取动态挂载OBS实例信息列表 动态挂载OBS 获取动态挂载OBS实例详情 动态卸载OBS 添加资源标签 删除资源标签 查询Notebook资源类型下的标签 查询支持的镜像列表 注册自定义镜像
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
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
管理Notebook实例 查找Notebook实例 更新Notebook实例 启动/停止/删除实例 保存Notebook实例 动态扩充云硬盘EVS容量 动态挂载OBS并行文件系统 查看Notebook实例事件 Notebook Cache盘告警上报 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
一个网卡只能绑定一个弹性公网IP。 单个弹性公网IP用于多个Server服务器 所有Server资源必须位于同一个VPC,并且该VPC没有NAT网关以及默认路由。 购买弹性公网IP。 登录华为云管理控制台。 在左侧服务列表中,单击“网络 > 弹性公网IP EIP”,进入弹性公网IP页面。 单击“购买弹性公网IP”。
附录:工作负载Pod异常问题和解决方法 Pod状态为Pending 当Pod状态长时间为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe
附录:工作负载Pod异常问题和解决方法 Pod状态为Pending 当Pod状态长时间为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe
++开发2000行代码。4个中等复杂度算子,基于C++开发,平均每个自定义算子约500行代码。 - 动态shape 是否需要支持动态shape。 例如:需要动态Shape,需要动态Shape的模型有ResNet-50、YOLOv5。 - 参数类型(FP32/FP16) FP32还是FP16混合,判断精度调优难度。
附录:工作负载Pod异常问题和解决方法 Pod状态为Pending 当Pod状态长时间为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe
++开发2000行代码。4个中等复杂度算子,基于C++开发,平均每个自定义算子约500行代码。 - 动态shape 是否需要支持动态shape。 例如:需要动态Shape,需要动态Shape的模型有ResNet-50、YOLOv5。 - 参数类型(FP32/FP16) FP32还是FP16混合,判断精度调优难度。
PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_ENABLE=1 # 开启动态分档功能 export PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的档位,根据实际情况设置,另外请不要设置档位1(DeepSeek V2
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码