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在弹出的对话框中,设置“抽样策略”,可设置为“按百分比”,也可以设置为“按数量”。设置好参数值后,单击“确定”启动验收。 “按百分比”:按待验收图片总数的一定比例进行抽样验收。 “按数量”:按一定数量进行抽样验收。 图6 发起验收 验收启动后,界面将展示实时验收报告,您可以在右侧选择“验收结果”(“通过”或“不通过”)。
预测结果文件:文件格式为“xxx.manifest”,里面包含文件路径、预测结果等信息。 模型预测结果输出: 当输入为图片时,每张图片输出一个结果,输出结果格式为“图片名_result.txt”。例如:IMG_20180919_115016.jpg_result.txt。 当输入为音
获取超参敏感度分析结果 功能介绍 获取超参敏感度分析结果的汇总表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/trai
sh,并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。 图8 运行启动脚本 上传一张预测图片(手写数字图片)到Notebook中。 图9 手写数字图片 图10 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端,执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'imag
AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图,AI应用创建后,将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16:9的图片,且大小不超过7MB。 如果未上传图片,AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍,AI应用创建后,将展示在AI应用页签上,方便其他用户了解与使用。
参数说明如下: --width :生成图片的宽 --height: 生成图片的长 --num_inference_steps:推理步数 --dynamo: 使用图模式。如果使用该参数,则首次编译时间较长,请耐心等待。 推理完成后,生成的图片image_1024x688.png保存在当前路径下,如下图所示。
准备一个图像分类算法(或者可以直接从AI Gallery搜索订阅一个“图像分类-ResNet_v1_50”算法)。 准备一个图片类型的数据集,请参考准备数据集。可从AI Gallery直接下载(例如:8类常见生活垃圾图片数据集)。 from modelarts import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录
了多种场景下的存储解决方案,主要区别如下表所示。若需要对本地盘进行配置,请参考物理机环境配置。 表1 表1 SFS、OBS、EVS服务对比 对比维度 弹性文件服务SFS 对象存储服务OBS 云硬盘EVS 概念 提供按需扩展的高性能文件存储,可为云上多个云服务器提供共享访问。弹性文
模拟退火算法(Anneal) 模拟退火算法即Anneal算法,是随机搜索中一个简单但有效的变体,它利用了响应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法从先前采样的一个试验点作为起点,然后从与先验分布相似的分布中采样每组超参数,但其密度更集中在选择的试验点周围。随着时间推移,算法会倾向于从越来越接近
}, { "from": "assistant", "value": "第一张图片是重庆的城市天际线,第二张图片是北京的天际线。" } ] } ] 为针对多样的VL任务,特殊tokens如下:<img> </img>
管理镜像文件 预览文件 在镜像详情页,选择“镜像文件”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 在镜像详情页,选择“镜像文件”页签。单击操作列的“下载”,选择保存路径单击“确认”,即可下载文件到本地。 删除文件
--image-input-shape:输入图片维度,当前不支持图片动态维度,如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下:
导出数据为新数据集 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中,选择“图片”类型的数据集,单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”,单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中,填写相关信息,然后单击“确定”,开始执行导出操作。
失败的原因。Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题,您可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上,可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题。MindSporeLite提供了Flash
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1~2分钟才可顺利进入开发页面,请耐心等待。 CodeLab的内部环境依托Notebook功能,因此其工作环境,与JupyterLab界面相似。 体验CodeLab 进入CodeLab主页。 从管理控制台总览页进入,展示CodeLab首页。 图2 CodeLab首页 常用功能。
导出数据为新数据集 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中,选择“图片”类型的数据集,单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”,单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中,填写相关信息,然后单击“确定”,开始执行导出操作。
json # json文件 │ └── new_single_bar # 图片目录 │ └── single_bar_1_1000.jpg │
${container_name} bash Step5启动推理 本章节介绍SD3模型的推理过程。使用官方提供的已经训练好的模型进行推理,输入prompt生成指定像素的图片。 使用如下命令登录huggingface,并输入个人账号的token: huggingface-cli login 执行如下命令运行推理脚本启动SD3服务: