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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。
Notebook”,即可打开多个视图。 图9 同一个文件的多个视图 JupyterLab的ipynb文件代码栏中输入代码,需要在代码前加!符号。 例如:安装外部库Shapely !pip install Shapely 例如:查看PythonPath !echo $PYTHONPATH
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
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# 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。
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
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
https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0 图2 下载后的模型包文件 下载花卉识别数据集。 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集。 在Terminal里执行如下命令下载并解压数据集,将数据集保存在“./models/dataset/flower_photos”文件夹。
参数类型 描述 model_instance 是 Model对象 模型对象,可以调用本章节模型管理的所有接口。 给出MXNet实现手写数字识别项目中模型创建实例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 from modelarts.session import
的。 code_type:预训练json文件编码 默认utf-8 当转换为share gpt格式时,prefix和 input会拼接成一段文字,作为human字段,提出问题,而output字段会作为gpt字段,做出回答。 步骤三:sharegpt格式数据生成为训练data数据集
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
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,
的。 code_type:预训练json文件编码 默认utf-8 当转换为share gpt格式时,prefix和 input会拼接成一段文字,作为human字段,提出问题,而output字段会作为gpt字段,做出回答。 步骤三:sharegpt格式数据生成为训练data数据集
的。 code_type:预训练json文件编码 默认utf-8 当转换为share gpt格式时,prefix和 input会拼接成一段文字,作为human字段,提出问题,而output字段会作为gpt字段,做出回答。 步骤三:sharegpt格式数据生成为训练data数据集
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
请求消息体 请求消息体通常以结构化格式发出,与请求消息头中Content-type对应,传递除请求消息头之外的内容。若请求消息体中参数支持中文,则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同,也并不是每个接口都需要有请求消息体(或者说消息体为空),GET、DELETE操作类
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
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