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模型部署完成后,“服务部署”节点,单击“实例详情”按钮,进入服务预测界面,在“预测”页签单击“上传”,选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“预测结果”区域输出结果。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注,重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如
描述 add_sample_count Integer 处理后新增的图片数量。 create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。
ModelArts.4711 数据集标注样本数满足算法要求 每个类别至少包含5张以上图片。 ModelArts.4342 标注信息不满足切分条件 出现此故障时,建议根据如下建议,修改标注数据后重试。 多标签的样本(即一张图片包含多个标签),至少需要有2张。如果启动训练时,设置了数据集切分功能,
常见问题 模型转换失败怎么办? 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 同样功能的PyTorch Pipeline,因为指导要求适配onnx pipeline,两个pipeline本身功能就有差别,如何适配? AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办? 迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办
"[{\"label\":\"batch_size\",\"value\":\"4\",\"placeholder_cn\":\"每次更新训练的图片数量(总)\",\"placeholder_en\":\"\",\"required\":true},{\"label\":\"lr\",\"value\":\"0
sh,并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。启动命令如下: sh run.sh 图6 运行启动脚本 上传一张预测图片(手写数字图片)到Notebook中。 图7 手写数字图片 图8 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端,执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'image
create_time Long 版本创建时间。 crop Boolean 是否对图片进行裁剪,只对标注框形状为bndbox的物体检测数据集有效。可选值如下: true:对图片进行裁剪 false:不对图片进行裁剪(默认值) crop_path String 裁剪后的文件存放路径。
s-input.jpg python onnx_pipeline.py 生成的图片fantasy_landscape.png会保存在当前路径下,该图片也可以作为后期精度校验的一个对比。 图2 生成图片 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
文件型数据从Manifest导入操作 不同类型的数据集,导入操作界面的示意图存在区别,请参考界面信息了解当前类型数据集的示意图。当前操作指导以图片数据集为例。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集所在行,单击操作
get_data_to_numpy() print(outputs.shape) # (8, 1000) 动态分辨率 动态分辨率可以用于设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时,每次处理图片宽和高不固定的场景,该参数需要与input_shape配合使用,input_shape中-1的位置为动态分辨率所在
uUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”、可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三:鼠标悬浮在图片上的时间节点,可查看对应时间节点的占用率情况。 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。
AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图,AI应用创建后,将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16:9的图片,且大小不超过7MB。 如果未上传图片,AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍,AI应用创建后,将展示在AI应用页签上,方便其他用户了解与使用。
create_time Long 版本创建时间。 crop Boolean 是否对图片进行裁剪,只对标注框形状为bndbox的物体检测数据集有效。可选值如下: true:对图片进行裁剪 false:不对图片进行裁剪(默认值) crop_path String 裁剪后的文件存放路径。
}, { "from": "assistant", "value": "第一张图片是重庆的城市天际线,第二张图片是北京的天际线。" } ] } ] 为针对多样的VL任务,特殊tokens如下:<img> </img>
--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:
资产识别与管理 资产识别 用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括: 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。
导入“物体检测”类型数据集前,您需要保证标注文件的标注范围不超过原始图片大小,否则可能存在导入失败的情况。 表1 不同类型数据集支持的导入方式 数据集类型 标注类型 OBS目录导入 Manifest文件导入 图片 图像分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分类
txt", "w") as f: df.to_csv(f) 利用文件对象读取图片 使用opencv打开一张图片时,无法传入一个OBS路径,需要利用文件对象读取,考虑以下代码是无法读取到该图片的。 1 2 import cv2 cv2.imread('obs://bucket_name/xxx
选择“form-data”。在“KEY”值填写AI应用的入参,和在线服务的输入参数对应,比如本例中预测图片的参数为“images”。然后在“VALUE”值,选择文件,上传一张待预测图片(当前仅支持单张图片预测),如图5所示。 图5 填写Body 文本输入 选择“raw”,选择JSON(appl
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。 案例主要介绍如何基于ModelArts DevServer上的昇腾NPU资源进行模型训练推理。 ModelArts