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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。 Wav2Lip模型的输入为任意的一
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 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。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,
裸机上的开发形式建议开发者启动独立的Docker容器作为个人开发环境。Snt9b的裸机包含8卡算力资源,一般来说多人可以共用这个裸机完成开发与调测工作。多人使用为了避免冲突,建议各自在自己的docker容器中进行独立开发,并提前规划好每个人使用的具体卡号,避免相互影响。 Model
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主要用于存在多分支选择执行的复杂场景,在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行,哪些分支需要跳过,达到分支部分执行的目的,与ConditionStep的使用场景类似,但功能更加强大。当前该能力适用于数据集创建节点、数据集标注节点、数据集导入节点、数据集版本发布节点
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配置Lite Server网络 Server创建后,需要进行网络配置,才可使其与Internet通信,本章节介绍网络配置步骤。网络配置主要分为以下两个场景: 单个弹性公网IP用于单个Server服务器:为单台Server服务器绑定一个弹性公网IP,该Server服务器独享网络资源。
云端服务是集中化的离终端设备较远,对于实时性要求高的计算需求,把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端设备通常计算能力不足,无法与云端相比。在此情况下,通过在靠近终端设备的地方建立边缘节点,将云端计算能力延伸到靠近终端设备的边缘节点,从而解决上述问题。 智能边缘平台(Intelligent
确认安装的SDK包是否是最新版本,避免出现包版本不一致问题。 检查编写的SDK代码是否符合规范,具体可参考相应的代码示例。 检查运行过程中输入的内容是否正确,格式是否与提示信息中要求的一致。 根据具体报错信息定位到报错的代码行,分析上下文逻辑。 历史SDK包常见的报错如下 服务部署节点运行报错 输入服务相关的参数后,执行报错如下:
可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区,您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比,可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过对DB的数据进行备份,保证在原数据被破坏或损坏的情况下可以恢复业务。
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
但不可与data_url同时出现。 dataset_version 否 String 训练作业的数据集版本ID。应与dataset_id同时出现,但不可与data_url同时出现。 type 否 String 数据集类型。可选值为“obs”、“dataset”。obs与dataset不可同时出现。
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M项目,不支持企业项目,表示仅能在IAM中给用户组授权并生效,如果在企业管理中授权,则该自定义策略不生效。关于IAM项目与企业项目的区别,详情请参见:IAM与企业管理的区别。 “√”表示支持,“x”表示暂不支持。 父主题: 权限策略和授权项
notebook目录code_dir打包上传到obs_path中。 准备训练输出,与单机训练作业调试4相同。 查看训练支持的AI框架,与单机训练作业调试5相同。 保存当前Notebook为新镜像,与单机训练作业调试9相同。 Estimator初始化。 from modelarts
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ID,与Server产品所封装的BMS/ECS ID不同,若要退订Server,需要在ModelArts控制台的“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”中查询对应ID。 单击顶部“费用”,进入费用中心,单击“订单管理 > 退订与退换货”。 图4 退订与退换货
”和“解除关联”。其中,“关联sfsturbo”用于将此网络与某个选定的SFS Turbo资源做关联操作,关联完成后,表示SFS Turbo与网络已进行打通,可在训练和开发环境等功能时使用此SFS Turbo。 关联与解除关联操作需要用户委托授权ModelArts云服务操作SFS
些诊断工具,面对复杂问题时,才能进行进一步诊断与定位,进而发挥NPU的能力。 性能调优可以先将重点放在NPU不亲和的问题处理上,确保一些已知的性能问题和优化方法得到较好的应用。通用的训练任务调优、参数调优可以通过可观测数据来进行分析与优化,一般来说分段对比GPU的运行性能会有比较
with error code 通过命令查看nvidia-fabricmanager的版本,发现nvidia-fabricmanager版本与当前NVIDIA驱动版本不一致。 dpkg -l | grep nvidia-fabricmanager 卸载并重新安装正确版本的nvidi