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${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:
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
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表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 Pro 的性能。 MiniCPM-V2.0值得关注的特性包括:
${container_name} bash 步骤六: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:
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(PyTorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU)
化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类:识别图片中物体的类别。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析:对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类:对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类:识别一段文本的类别。 发布区域:华北-北京一、华北-北京四、
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表2
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单击左侧菜单栏对象,进入对象列表。单击存放文件的对象名称,并找到具体的文件,可在文件列表的“加密状态”列查看文件是否加密。文件加密无法取消,请先解除桶加密,重新上传图片或文件。 检查OBS桶的ACLs设置 进入OBS管理控制台,查找对应的OBS桶,单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶
结构如下: 表1 ModelStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 模型注册节点的名称。只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符,一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 模型注册节点的输入列表
返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中,完成了将用户表单输入的图片的大小调整,转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片,调整图片大小为“1×784”以匹配模型输入。在后续处理中,转换模型输出为列表,用于Restful接口输出展示。
选择数据所在OBS桶的存储区域,以控制台实际可选值为准。 存储位置 选择待发布数据集所在对象存储服务(OBS)的路径。 数据类型 至少选择一个数据集类型的标签。 可选标签:图片、音频、视频、文本、表格、其他 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的可以查看许可证详情。 谁可以看
据,并可以通过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注:仅导入标注对象(指待标注的图片,文本等),不导入标注内容(指标注结果信息)。 已标注:同时导入标注对象和标注内容,当前“自由格式”的数据集不支持导入标注内容。 为了确保
Gallery仓库且支持多个文件同时上传。 单个仓库的容量上限为50GB。 支持管理托管的资产文件,例如在线预览、下载、删除文件。 只支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 支持编辑资产介绍。每个资产介绍可分为基础设置和使用描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将
placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步训练的图片数量(单卡)")), wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size",
Gallery仓库且支持多个文件同时上传。 单个仓库的容量上限为50GB。 支持管理托管的资产文件,例如在线预览、下载、删除文件。 只支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 支持编辑资产介绍。每个资产介绍可分为基础设置和使用描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表2
bandwidth contention 通信维度,识别计算和通信相互掩盖,可能会抢占通信带宽。 communication - retransmission 通信维度,识别通信重传问题,单次重传耗时4秒以上。 memory 内存维度,识别异常内存算子。 dataloader 数据加载
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界