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框架时,请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。 需要注意的是,如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时,请根据runtime的后缀信息选择,当runtime中未包含cpu或gpu信息时,请仔细阅读“推理支持的AI引擎”中每个runtime的说明信息。
即可进行服务的预测,如图4所示,输出标签名称,以及位置坐标和检测的评分。 文件类的预测代码和返回结果样例,可参见花卉识别样例。此样例是使用订阅算法训练的元模型,其输入类型为ModelArts官方定义,不可更改,如需自定义的元模型,请参见手写数字识别样例。 图4 图片预测 使用CloudShell调试在线服务实例容器
ts中正在收费的作业?识别产生按需计费的原因,并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包,在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月 对于包年/包月专属资源池,用户已经预先支付了资源费用,因此在账户出现欠费的情况下,已有的包年/包月专属资源池仍可正常
ModelArts团队标注的数据分配机制是什么? 目前不支持用户自定义成员任务分配,数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例,无法平均分配时,则将多余的几张图片,随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时,部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labele
用于智能标注的数据集必须存在至少2种标签,且每种标签已标注的图片不少于5张。 用于智能标注的数据集必须存在未标注图片。 检查用于标注的图片数据,确保您的图片数据中,不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片,智能标注任务将运行失败,因此,请从数据集中删除四通道图片后,再启动智能标注。
针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts,创建为模型。 本文详细介绍如何在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像,并完成模型的创建,部署为在线服务。本案例仅适用于华为云北京四和上海一站点。 操作流程如下:
发送推理的请求,请求的内容根据模型的不同可以是文本,图片,语音,视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址(华为云APIG网关服务的地址)预测时,对请求体的大小限制是12MB,超过12MB时,请求会被拦截。 如果是从ModelArts console的预测页签进行的预测,由
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语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。
据标注要求,选择创建不同类型的数据集。 填写数据集基本信息,数据集的“名称”和“描述”。 选择“标注场景”和“标注类型”,本案例中分别选择“图片”和“物体检测”。 图1 数据集标注场景和标注类型 选择OBS中的数据目录作为“数据集输入位置”,选择不同的OBS目录作为“数据集输出位置”。
创建模型成功后,部署服务报错,如何排查代码问题 问题现象 创建模型成功后,部署服务失败,如何定位是模型代码编写有问题。 原因分析 用户自定义镜像或者通过基础镜像导入的模型时,用户自己编写了很多自定义的业务逻辑,这些逻辑有问题将会导致服务部署或者预测失败,需要能够排查出哪里有问题。
} ] } 数据输出的data文件夹中存放的是修改、更新过的图片,对于数据处理过程中没有修改过的图片,在data文件夹中不会展示,图片的位置信息显示该图片在输入目录中。 output.manifest存放的是数据处理之后的图片信息(主要是指图片的位置和标注信息等),可以直接使用这个output
多模态(Multimodality)是集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。具体来说,在机器学习和人工智能领域,多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的表现力,提供更丰富的用户体验,或是获取更全
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。
ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么? 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么? 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办? 在ModelArts自动学习中,如何进行增量训练? 创建自动学习项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹? 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?
lArts中管理的数据集及其版本。要求数据集类型与您在本任务中选择的场景类别一致。 选择“OBS目录”,存放结构又分两种情况,“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”:当目录下全是图片时,支持jpg、jpeg、png、bmp格式,嵌套子目录的图片也将全部读入。 “
本文旨在帮助您了解ModelArts的基本使用流程以及相关的常见问题,帮助您快速上手ModelArts服务。 面向不同AI基础的开发者,本文档提供了相应的入门教程,帮助用户更快速地了解ModelArts的功能,您可以根据经验选择相应的教程。 面向AI开发零基础的用户,您可以使用ModelArts在AI
lArts中管理的数据集及其版本。要求数据集类型与您在本任务中选择的场景类别一致。 选择“OBS目录”,存放结构又分两种情况,“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”:当目录下全是图片时,支持jpg、jpeg、png、bmp格式,嵌套子目录的图片也将全部读入。 “
多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx