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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。
数据集压缩包上传至Notebook后解压 方法二:文件夹直接上传至Notebook。 类似上传代码至Notebook,直接上传数据文件夹。(由于本案例数据集中图片数量较多,通过IDE进行上传比较耗时,推荐使用方法一进行上传) 图16 文件夹直接上传至Notebook 当数据集比较大达到数GB时,建议
source_type_header 否 String 指定导出标注文件中的OBS路径前缀,默认为“obs://”,支持指定“s3://”。由于训练无法解析以“obs”开头图片路径,需要导出manifest中的路径前缀为“s3://”。 status 否 Integer 任务状态。 task_id 否 String
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
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>>
coco_karpathy_train_567k.jsonl 对于coco_karpathy_train_567k.jsonl文件进行过滤,过滤出train2014目录下图片对应的数据,并按如下格式重新构建json文件(coco2014_train.json): [ { "id": "0",
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
l_limit的值一致。 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清空输出目录。“fals
9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务启动模板参数说明如下: VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT:图片下载时间环境变量。 VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S:服务间隔最大时长,超过会报timeout错误。 PYT
9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务启动模板参数说明如下: VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT:图片下载时间环境变量。 VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S:服务间隔最大时长,超过会报timeout错误。 PYT
创建Workflow模型注册节点 功能介绍 通过对ModelArts模型管理的能力进行封装,实现将训练后的结果注册到模型管理中,便于后续服务部署、更新等步骤的执行。主要应用场景如下: 注册ModelArts训练作业中训练完成的模型。 注册自定义镜像中的模型。 属性总览 您可以使用
${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。 如果推理需要使用npu加速图片预处理,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本里面。内容如下: git clone https://gitee.com/ascend/vision
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。 表2 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。
${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。 如果推理需要使用npu加速图片预处理,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本里面。内容如下: git clone https://gitee.com/ascend/vision