-V2.0。该模型基于MiniCPM 2.4B和SigLip-400M构建,共拥有2.8B参数。MiniCPM-V2.0具有领先的光学字符识别(OCR)和多模态理解能力。该模型在综合性OCR能力评测基准OCRBench上达到开源社区的最佳水平,甚至在场景文字理解方面实现接近 Gemini
管理模型文件 预览文件 在模型详情页,选择“模型文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在模型详情页,选择“模型文件”页签。单击操作列的“下载”,即可下载文件到本地。 删除文件 在模型详情页,选择“模型文
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入 1:按manifest文件导入
AI框架版本升级,使用了新版本算子。 例如:每半年对模型进行一次变更,变更的内容包含模型结构,并升级AI框架。 - 尺寸要求 超分前产生的图片尺寸要求: 512*512 720*720 1080 *1080 1920*1920 (shape过大可能导致性能下降) - 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
的便利和性能提升。Ascend-vLLM可广泛应用于各种大模型推理任务,特别是在需要高性能和高效率的场景中,如自然语言处理、图像生成和语音识别等。 Ascend-vLLM的主要特点 易用性:Ascend-vLLM简化了在大模型上的部署和推理过程,使开发者可以更轻松地使用它。 易开
模型支持部署的服务类型。 版本数量 模型的版本数量。 请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求:单次推理,可同步返回结果(约<60s)。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求:单次推理,需要异步处理返回结果(约>60s)。例如: 实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述
<镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_samples 否 Boolean 是否导入样本。可选值如下: true:导入样本(默认值)
如下,第一组配置文件不规范将Host放到最后一行,用户要连的是下面这个Host ModelArts-Note-BmjiN实例,但SSH连到识别的是Host,错误地连到了Host ModelArts-Note-wZc6s这个实例。 按ssh-config的标准写法更新配置,Host
t-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/example/asr_example.wav的识别结果如下: 图2 测试音频识别结果 步骤九:在Aishell1测试集上测试 python infer.py --model_path 模型文件所在的绝对路径
AI框架版本升级,使用了新版本算子。 例如:每半年对模型进行一次变更,变更的内容包含模型结构,并升级AI框架。 - 尺寸要求 超分前产生的图片尺寸要求: 512*512 720*720 1080 *1080 1920*1920 (shape过大可能导致性能下降) - 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
huaweicloud.com/repository/pypi/simple 图4 安装resnet依赖 准备数据集。 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集,下载数据集并解压数据到工程目录。新建dataset文件夹,将解压后数据集保存在dataset文件夹下。 图5 准备数据集 配置PyCharm解释器和入参。
使用场景 如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明: 高性能计算:主要是高带宽的需求,用于共享文件存储,比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。
准备数据集 进入AI Gallery,搜索8类常见生活垃圾图片数据集。 单击“下载”,选择云服务区域“华北-北京四”,单击“确定”进入下载详情页。 填写如下参数: 下载方式:ModelArts数据集。 目标区域:华北-北京四。 数据类型:图片。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关
<镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本
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。
${base_image}为基础镜像地址。 ${image_name}为推理镜像名称,可自行指定。 运行完后,会生成推理所需镜像。 多模态场景下,如果推理需要使用NPU加速图片预处理(仅适配了llava-1.5模型),启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本
json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像内含mnist数据集训练的模型,可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP,您可以通过启动自定义镜像,在容器中获取容器IP。 请求示例 curl -X POST \ ht
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。
Private key file:存放在本地的云上开发环境私钥文件,即在创建开发环境实例时创建并保存的密钥对文件。 单击将连接重命名,可以自定义一个便于识别的名字,单击OK。 配置完成后,单击Test Connection测试连通性。 选择Yes,显示Successfully connected表示网络可以连通,单击OK。
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