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查询onnx模型的输入信息 t.get_model_input_info() 图1 查询onnx模型的输入输出信息 查询onnx模型的输出信息。 # 查询模型的输出信息 t.get_model_output_info() 图2 查询onnx模型的输出信息 固定shape模型，可以直接运行。 t
Diffusion的流程巧妙分解成各个节点，成功实现了工作流的精确定制和可靠复现。每一个节点都有特定的功能，可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面，它不仅比传统的WebUI更迅速，而且显存占用更为经济。 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Cluster环
选择是否勾选“同时删除OBS源文件”，确认信息无误后，单击“确定”完成图片删除操作。 其中，被选中的图片，其左上角将显示为勾选状态。如果当前页面无选中图片时，按钮为灰色，无法执行删除操作。 图1 删除数据集图片 父主题： Standard数据准备
在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段
Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 混元DiT，一个基于Diffusion transformer的文本到图像生成模型，此模型具有中英文细粒度理解能力。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 在Standard上部署SD WebUI推理服务 SD WebUI推理性能测试 父主题： 文生图模型训练推理
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
可以访问前端页面，如下运行文生图。 图2 访问前端页面 根据上面checkpoint的箭头，对新的npu的checkpoint进行规划，如下图。 图3 规划checkpoint 在ckpt_name中选择要使用的权重文件，单击Queue Prompt加入推理队列进行推理，如下图： 图4 进入推理队列
t-large-patch14目录，然后下载下图红框中的文件。clip-vit-large-patch14官网下载地址：openai/clip-vit-large-patch14 at main (huggingface.co)。 图1 下载clip-vit-large-patch14文件
的过程。通常，用户采集的数据或多或少都会有很多格式问题，无法被进一步处理。以图像识别为例，用户经常会从网上找一些图片用于训练，但是其质量难以保证，有可能图片的名字、路径、后缀名都不满足训练算法的要求；图片也可能有部分损坏，造成无法解码、无法被算法处理的情况。因此，数据校验非常重要
显示该图片的标签信息。 在“未标注”页签，勾选需进行标注的图片。 手工点选：在图片列表中，单击勾选图片左上角的选择框，进入选择模式，表示图片已勾选。可勾选同类别的多个图片，一起添加标签。 批量选中：如果图片列表的当前页，所有图片属于一种类型，可以在图片列表的右上角单击“选择当前页”，则当前页面所有的图片将选中。
在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集？ 目前只能指定切分比例，随机将样本划分到训练集或者验证集，不支持指定。 切分比例的指定： 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。
在ModelArts中同一个账户，图片展示角度不同是为什么？ 有的图片存在旋转角度等属性，不同的浏览器的处理策略不同，对浏览器的兼容性如表1和表2所示。 L代表last，L3-产品版本上线时最新的3个稳定浏览器版本。 如果您当前使用的浏览器版本过低，将在一定程度上影响页面的显示效果，系统会提示您尽快对浏览器进行升级。
功能介绍 Standard功能介绍 MaaS大模型即服务平台功能介绍 Lite Cluster&Server介绍 AI Gallery功能介绍
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
功能。 用户无需自建平台，可以基于MaaS平台开箱即用，对预置大模型进行二次开发，用于生产商用。 ModelArts Lite-Server 面向云主机资源型用户，基于裸金属服务器进行封装，可以通过弹性公网IP直接访问操作服务器。 适用于已经自建AI开发平台，仅有算力需求的用户，
Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题： 文生图模型训练推理
Docker部署参数数据结构说明 参数 参数类型 说明 namespace String SWR组织名称，全局唯一。 image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。 annotations Map<String,String> 注解信息，可扩展字段，缺省值为“NULL”。
download(METADATA_URL) 58 #images_dir = dl_manager.download_and_extract(IMAGES_URL) 59 #conditioning_images_dir = dl_manager.download_and_extract(
推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景：部署在线服务Predictor的推理预测
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