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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。
Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
越大，生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题，查看返回结果，在线体验对话问答。 图8 体验模型服务 后续操作 如果不再需要使用此模型服务，建议清除相关资源，避免产生不必要的费用。 在MaaS服务的“模型
异常的详细原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。 事件保存周期为1个月，1个月后自动清理数据。 查看服务的事件类型和事件信息，请参见查看在线服务的事件 日志 展示当前服务下每个模型的日志信息。包含最近5分钟、最近30分钟、最近1小时和自定义时间段。 自定义时间段您可以选择开始时间和结束时间。
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
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。
若需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何创建AI应用，部署模型并启动推理服务，在线预测服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
# 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。
根据置信度筛选。 slice_thickness String DICOM层厚，通过层厚筛选样本。 study_date String DICOM扫描时间。 time_in_video String 视频中某个时间。 表12 SearchLabels 参数 参数类型 描述 labels Array
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
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。
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。
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
建和管理等。一般用户选择此项即可。 如何获取访问密钥AK/SK？ 如果在其他功能（例如PyCharmtoolKit/VSCode登录，访问在线服务等）中使用到访问密钥AK/SK认证，获取AK/SK方式请参考如何获取访问密钥章节。 如何删除已有委托列表下面的委托名称？ 图8 已有委托
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>>
根据置信度筛选。 slice_thickness String DICOM层厚，通过层厚筛选样本。 study_date String DICOM扫描时间。 time_in_video String 视频中某个时间。 表11 SearchLabels 参数 参数类型 描述 labels Array
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
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
Tenant Administrator 可选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的
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