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l_limit的值一致。 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。
# prints: [[1., 0., 0.]] 运行推理脚本。 python inference.py 由于./docs/CLIP.png图片是一张图表，因此结果值和第一个文本"a diagram"吻合，结果值会接近[[1., 0., 0.]]。 Step8 精度评估 关闭数据集shuffle，保证训练数据一致。
data_sources 是 Array of DataSource objects 数据集输入位置，用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集，该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。目前仅支持传入单个DataSource。
source_type_header 否 String 指定导出标注文件中的OBS路径前缀，默认为“obs://”，支持指定“s3://”。由于训练无法解析以“obs”开头图片路径，需要导出manifest中的路径前缀为“s3://”。 status 否 Integer 任务状态。 task_id 否 String
400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 data_sources 是 表2 数据集输入位置，用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集，该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。 work_path
在/home/ma-user/Open-Sora-Plan1.0/目录下进行操作 训练至少需要单机8卡。 命令启动训练脚本。 例如：训练65帧的视频，拼接4张图片，则执行如下命令： bash train_videoae_65x512x512.sh 正常训练过程如下图所示。训练完成后，关注loss值，
如果您在导入元模型过程中遇到问题，可联系华为云技术支持协助解决故障。 模型包结构示例 TensorFlow模型包结构 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。 OBS桶/目录名 |── ocr | ├── model 必选： 固定子目录名称，用于放置模型相关文件 | │ ├── <<自定义python包>>
coco_karpathy_train_567k.jsonl 对于coco_karpathy_train_567k.jsonl文件进行过滤，过滤出train2014目录下图片对应的数据，并按如下格式重新构建json文件（coco2014_train.json）： [ { "id": "0",
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。 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
l_limit的值一致。 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时清空输出目录。“fals
9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务启动模板参数说明如下： VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT：图片下载时间环境变量。 VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S：服务间隔最大时长，超过会报timeout错误。 PYT
9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务启动模板参数说明如下： VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT：图片下载时间环境变量。 VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S：服务间隔最大时长，超过会报timeout错误。 PYT
创建Workflow模型注册节点 功能介绍 通过对ModelArts模型管理的能力进行封装，实现将训练后的结果注册到模型管理中，便于后续服务部署、更新等步骤的执行。主要应用场景如下： 注册ModelArts训练作业中训练完成的模型。 注册自定义镜像中的模型。 属性总览 您可以使用
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
查看诊断报告 Advisor分析profiling会输出html和xlsx两份文件。请优先查看html报告进行训练作业性能调优。xlsx中记录了html中全量数据，如集群计算、通信和下发的耗时，可以基于xlsx对计算耗时、下发耗时和带宽等列进行排序，从而快速过滤出计算慢卡、下发慢卡、带宽最小卡。
创建Workflow数据集标注节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现数据集的标注功能。数据集标注节点主要用于创建标注任务或对已有的标注任务进行卡点标注，主要用于需要对数据进行人工标注的场景。 属性总览 您可以使用LabelingStep来构建数据集标注节点，LabelingStep结构如下：
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据（已标注/未标注）进行统一管理的场景，后续常见数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep
配置节点参数控制分支执行 功能介绍 支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过，同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景，在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行，哪些分支需要跳过
训练日志失败分析 在ModelArts Standard中训练作业遇到问题时，可首先查看日志，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
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