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图2 启动成功 使用http://{宿主机ip}:8183 可以访问前端页面，通过输入文字生成图片。 图3 文生图 注意开启fa优化按钮。 图4 开启fa优化按钮 如果使用涉黄文字，输出的图片会返回黑图，用于验证safety-checker功能。同时，服务端会打印如下信息。 图5 服务端返回信息
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
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
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。
}, { "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>
--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。
"black-forest-labs/FLUX.1-schnell" h_list ：生成图片的长，默认为 [688, 1024] w_list： 生成图片的宽，默认为 [1024, 1024] INFER_STEP：推理步数，默认20步 推理完成后，生成的图片保存在 ${container_work_dir}/flux/result
导失败的原因，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，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
--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：
--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。
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。
如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法中，yolo3可以使用该方法降低目标框堆叠度，yolo5 算法中没有看到相关支持的信息，需要在自定义算法进行使用。 父主题： Standard数据管理
数为AppCode值 请求Body按照接口定义传参，本案例中KEY参数为images，选择为File格式，VALUE参数单击上传需要识别的图片。 图6 Headers 图7 Body 图8 返回结果 常见APP认证报错分析 报错信息 "error_msg": "The API does
如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法YOLOv3-Ascend（物体检测/TensorFlow）中可以使用soft NMS，YOLOv5算法文档中没有看到相关支持的信息，需要自定义算法进行使用。 父主题： 功能咨询
zip软件包中。 模型每次推理的图片数量必须是支持的batchsize，比如当前转换的mindir模型batchsize仅支持1，那么模型推理输入的图片数只能是1张；如果当前转换的mindir模型的batchsize支持多个，比如1，2，4，8，那么模型推理输入的图片数可以是1，2，4，8。
moondream2:/home/ma-user/ #复制moondream2目录到容器中 Step5 准备测试数据 需要用户自己准备测试图片。 将测试图片存放在宿主机/home/temp/data目录下，修改目录权限后，复制到容器中。 chmod -R 777 data #修改data目录权限
uUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”，可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。 图1 资源占用情况 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage
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。 案例主要介绍如何基于ModelArts DevServer上的昇腾NPU资源进行模型训练推理。 ModelArts
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