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<镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明: ${dockerfile_image_name}:在step5中,使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织
<镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明: ${dockerfile_image_name}:在step5中,使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/tree/main 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface
上,官网下载地址:https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/tree/main (需登录) 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface
API网关)和模型。 处理方法 优先排查APIG(API网关)是否是通的,可以在本地使用curl命令排查,命令行:curl -kv {预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙,代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG(API网关)的限
将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。您可以在服务详情页面,调用指南页签中查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 约束限制 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。
LoRA微调权重转换 LoRA微调训练前,需要先把训练权重文件转换为Megatron格式。 LoRA微调训练和SFT全参微调使用的是同一个HuggingFace权重文件转换为Megatron格式后的结果也是通用的。 如果在SFT微调任务中已经完成了HuggingFace权重转换操作,此处
变更计费模式 变更计费模式概述 按需转包年/包月 包年/包月转按需
LoRA微调权重转换 LoRA微调训练前,需要先把训练权重文件转换为Megatron格式。 LoRA微调训练和SFT全参微调使用的是同一个HuggingFace权重文件转换为Megatron格式后的结果也是通用的。 如果在SFT微调任务中已经完成了HuggingFace权重转换操作,如果
镜像预热参数 参数名称 说明 镜像来源 可选择“预置”或“自定义”的镜像。 预置:可选择SWR服务上自有的或他人共享的镜像。 自定义:可直接填写镜像地址。 添加镜像密钥 若本租户不具有预热的镜像的权限(即非公开/非本租户私有/非他人共享的镜像),此时需要添加镜像密钥。在开启镜像密钥开关后,
处理,具体参见SFT全参微调数据处理。 原始的HuggingFace权重,已将原始的HuggingFace权重转换为Megatron格式,具体参见SFT全参微调权重转换 Step2 启动训练脚本 单机启动 以baichuan2-13b为例,单机SFT全参微调启动命令如下。进入代码
音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出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。 方案概览 本方案介绍
音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出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。 方案概览 本方案介绍
LoRA微调权重转换 LoRA微调训练前,需要先把训练权重文件转换为Megatron格式。 LoRA微调训练和SFT全参微调使用的是同一个HuggingFace权重文件转换为Megatron格式后的结果也是通用的。 如果在SFT微调任务中已经完成了HuggingFace权重转换操作,此处
PU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题,因为CPU算子支持动态shape;而在Ascend场景上,算子需要指定具体的shape信息,并且在模型转换的编译阶段完成对应shape的编译任务,从而能够在推理时支持多种shape的输入。 动态batch 在模型转换阶段通过--co
杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题,在ModelArts的AI开发最佳实践中,通过容器镜像的方式将运行环境进行固化,以这种方式不仅能够进行依赖管理,而且可以方便的完成工作环境切换。配合ModelArts提供的云化容器资源使用,可以更加快速、高效的进行AI开发与模型实验的迭代等。
LoRA微调权重转换 LoRA微调训练前,需要先把训练权重文件转换为Megatron格式。 LoRA微调训练和SFT全参微调使用的是同一个HuggingFace权重文件,转换为Megatron格式后的结果也是通用的。 如果在SFT微调任务中已经完成了HuggingFace权重转换操作,此
图2 单个资源转按需 批量资源到期转按需:选择需要更改计费模式的实例,单击列表左上角的“到期转按需”。 查看资费变更的相关信息后,单击“到期转按需”。 父主题: 变更计费模式
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时,默认采用的精度模式是fp16,如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大,可以使用fp32精度模式提升模型的精度(精度模式并不总是需要使用fp32,因为相对于fp16,fp32的性能较差。因此,通常只在检测到某个模型精度存在