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--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:
default=False) # 在生成过程中是否忽略结束符号,在生成EOS token后继续生成token。可选 parser.add_argument("--top-k", type=int, default=-1) # 参数控制着生成结果的多样性。其值越小,生成的文本就越独特,但可
自定义模型规范 AI Gallery除了支持托管文本生成和文本问答任务类型的模型,还支持托管其他任务类型的模型,其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务(微调大师、在线推理服务)。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI
Socket(双向实时),它更加轻量级且易于实现。 前提条件 在线服务中的模型导入选择的镜像需支持SSE协议。 约束与限制 SSE协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入模型部署的在线服务。 调用API访问在线服务时,对预测请求体大小和预测时间有限制: 请求体的大小不超过12MB,超过后请求会被拦截。
default=False) # 在生成过程中是否忽略结束符号,在生成EOS token后继续生成token。可选 parser.add_argument("--top-k", type=int, default=-1) # 参数控制着生成结果的多样性。其值越小,生成的文本就越独特,但可
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1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。
default=False) # 在生成过程中是否忽略结束符号,在生成EOS token后继续生成token。可选 parser.add_argument("--top-k", type=int, default=-1) # 参数控制着生成结果的多样性。其值越小,生成的文本就越独特,但可
get_data_to_numpy() print(outputs.shape) # (8, 1000) 动态分辨率 动态分辨率可以用于设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时,每次处理图片宽和高不固定的场景,该参数需要与input_shape配合使用,input_shape中-1的位置为动态分辨率所在
default=False) # 在生成过程中是否忽略结束符号,在生成EOS token后继续生成token。可选 parser.add_argument("--top-k", type=int, default=-1) # 参数控制着生成结果的多样性。其值越小,生成的文本就越独特,但可
删除资源标签 功能介绍 删除服务(目前只支持在线服务)的标签,支持批量删除。 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 DELETE /v1/{project_
填写Token描述并选择权限,选择私有仓库访问权限,单击“Generate token”生成Token。 复制生成的Token到编译构建服务即可。 Token生成后,请及时保存,下次刷新页面将无法读取,需要重新生成新Token。 注意填写有效的Token描述信息,避免误删除导致构建失败。 无
导入“物体检测”类型数据集前,您需要保证标注文件的标注范围不超过原始图片大小,否则可能存在导入失败的情况。 表1 不同类型数据集支持的导入方式 数据集类型 标注类型 OBS目录导入 Manifest文件导入 图片 图像分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分类
default=False) # 在生成过程中是否忽略结束符号,在生成EOS token后继续生成token。可选 parser.add_argument("--top-k", type=int, default=-1) # 参数控制着生成结果的多样性。其值越小,生成的文本就越独特,但可
型大于60G,请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称,选择Step2 部署模
编辑完成后,单击“确认”保存修改。 管理数据集文件 预览文件 在数据集详情页,选择“数据集文件”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 在数据集详情页,选择“数据集文件”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。
"[{\"label\":\"batch_size\",\"value\":\"4\",\"placeholder_cn\":\"每次更新训练的图片数量(总)\",\"placeholder_en\":\"\",\"required\":true},{\"label\":\"lr\",\"value\":\"0
API进行的Python封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK目前只提供Python语言的SDK,同时支持大于3.7.x版本且小于3.10.x版本的Python版本,推荐使用3
添加资源标签 功能介绍 给指定服务添加标签(目前只支持在线服务),当添加的标签key已存在,则覆盖该标签的value。 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
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
型大于60G,请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务,用于推理调用。 在ModelArts控制台,单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”,开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称,选择Step2 部署模