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Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) 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“
服务的配置模板,已配置了ma-standard,tgi示例 │ ├── mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息 │ ├── ceval_subject_mapping.json # ceval数据集学科信息 ├── evaluators │ ├──
dataset_id="68ZXdK6CZwgvUICOOdC") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参见Session鉴权。 dataset_id 是 String 数据集的ID。 父主题: 数据集管理
日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候,有依赖冲突,对numpy库有其他要求,但是发现numpy卸载不了。出现如下类似错误: your numpy version
failed, error message: %s 请根据错误信息定位和处理问题。 正常 删除应用实例 xxx 成功。 Delete service instance %s success - 异常 删除应用实例 xxx 失败,错误信息 xxx Failed to delete service
Module named XXX,表示模型中没有导入对应依赖模块。 处理方法 依赖模块没有导入,需要您在模型推理代码中导入缺失依赖模块。 例如您的AI应用是Pytorch框架,部署为在线服务时出现告警:ModuleNotFoundError: No module named ‘model_service
到靠近终端设备的边缘节点,从而解决上述问题。 智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric)通过纳管您的边缘节点,提供将云上应用延伸到边缘的能力,联动边缘和云端的数据,满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。 ModelArts支持将模型
针对ModelArts中的数据集,在创建数据集时,需指定“数据集输入位置”和“数据集输出位置”。两个参数填写的均是OBS路径。 “数据集输入位置”即原始数据存储的OBS路径。 “数据集输出位置”,指在ModelArts完成数据标注后,执行数据集发布操作后,在此指定路径下,按数据集版
failed, error message: %s 请根据错误信息定位和处理问题。 正常 删除应用实例 xxx 成功。 Delete service instance %s success - 异常 删除应用实例 xxx 失败,错误信息 xxx Failed to delete service
r资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254
服务的配置模板,已配置了ma-standard,tgi示例 │ ├── mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息 │ ├── ceval_subject_mapping.json # ceval数据集学科信息 ├── evaluators │ ├──
MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]” 问题现象 使用mindspore进行训练时,出现如下报错: [ERROR] RUNTIME(3002)model execute error, retCode=0x91
input_batch.append(infer_transformation(image1).cuda()) else: input_batch.append(infer_transformation(image1))
av2Lip代码基础上适配后的模型,可以用于NPU芯片训练。 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“
修复。 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip在本地解压缩后,将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name>
https://cneast3-modelarts-sdk.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/tailor-0.3.4-py3-none-any.whl SHA-256: https://cneast3-modelarts-sdk.obs.cn-east-3.myhuaweicloud
libopenblas-base liblapack3 libopenblas-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev liblapacke-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev
使用Notebook进行代码调试 由于Notebook的/cache目录只能支持500G的存储,超过后会导致实例重启,ImageNet数据集大小超过该限制,因此建议用线下资源调试、或用小批量数据集在Notebook调试(Notebook调试方法与使用Notebook进行代码调试、
Started server process [2878]INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on
使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线,无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型,会存储至用户指定的OBS路径中,供用户下载。 父主题: 功能咨询