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视频数据集无法显示和播放视频 若无法显示和播放视频，请检查视频格式类型，目前只支持MP4格式。 父主题： Standard数据管理
人工标注视频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签，快速完成对视频的标注操作，也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 视频标注仅针对视频帧进行标注。 开始标注 登录ModelA
文生视频模型训练推理 CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导（6.3.910） Open-Sora-Plan1.0基于DevServer适配PyTorch
ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab 视频介绍 03:32 JupyterLab简介 VS Code Toolkit 视频介绍 03:32
发布分享 发布免费算法 发布免费模型 发布数据 发布Notebook 父主题： AI Gallery（旧版）
mp4 ├── 2.mp4 ├── ... 每个 txt 与视频同名，为视频的标签。视频与标签应该一一对应。通常情况下，不使用一个视频对应多个标签。 如果为风格微调，请准备至少50条风格相似的视频和标签，以利于拟合。 修改CogVideo/sat/configs/cogvideox_*
发布数据 在AI Gallery中，您可以将个人数据集分享给他人使用。 ModelArts数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户选择发布OBS或本地的数据集。 前提条件 本地或对象存储服务（OBS）中已准备好待发布的数据集，或ModelArts的数据集列表存在待发布的数据集。
X为按顺序自动生成的数字），具体位置打印在日志中。 Step9 推理 对于大尺寸、长时间的视频强制需要多卡推理，具体要求见下图，绿色允许只用单卡推理，蓝色至少双卡推理。 图5 推理视频要求 单卡推理 python inference.py configs/opensora-v1-2/inference/sample
pu.py --ckpt-path $CKPT_PATH 在NPU和GPU机器使用上面生成的固定随机数，分别跑一遍单机单卡推理，比较生成的视频是否一致。在NPU推理前，需要将上面GPU单机单卡推理生成的"./noise_test1"文件夹移到NPU相同目录下。NPU和GPU的推理命令相同，如下。
docker exec -it ${container_name} bash Step6 安装Decord Decord是一个高性能的视频处理库，在昇腾环境中安装需要修改一些源码进行适配。 Decord建议安装在 /home/ma-user/lib中。 安装x264 mkdir
OBS 2.0支持 算法的分享和订阅 AI Gallery的资产集市提供了AI算法的分享和订阅。订阅者可在AI Gallery搜索订阅业务需要的算法，并推送至ModelArts进行模型构建；分享者可创建AI算法，将本地开发或在ModelArts开发的算法分享发布至AI Gallery。
支持 - 支持 支持 支持 - - 命名实体 支持 支持 - 支持 支持 支持 - - 文本三元组 支持 支持 - 支持 支持 支持 - - 视频 支持 支持 - 支持 支持 支持 - - 自由格式 支持 - 支持 支持 支持 支持 - - 表格型 表格 支持 支持 - 支持 支持 支持
从数据到模型的全流程开发过程，包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数据，ModelArts数据管理提供了全流程的数据准备、数据处理和数据标注能力。 图1
命名实体：针对文本中的实体片段进行标注，如“时间”、“地点”等。 文本三元组：针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。 视频 视频标注：识别出视频中每个物体的位置及分类。目前仅支持mp4格式。 智能标注 除了人工标注外，ModelArts还提供了智能标注功能，快速完成数据标
发布免费算法 在AI Gallery中，您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时，算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况，这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功，则代码开放会失败。
码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台。 进入JupyterLab页面，在待分享的ipynb文件右侧，单击“创建分享”按钮，弹出“发布AI
命名实体：针对文本中的实体片段进行标注，如“时间”、“地点”等。 文本三元组：针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。 视频 视频标注：识别出视频中每个物体的位置及分类。目前仅支持mp4格式。 前提条件 在进行数据标注前，需要创建相应类型的数据集。具体步骤参考创建数据集。 操作步骤
发布免费模型 在AI Gallery中，您可以个人开发的模型免费分享给他人使用，包括ModelArts模型和HiLens技能。 前提条件 如果是发布ModelArts模型，已经在ModelArts的“AI应用管理”中准备好待发布的模型。在“AI应用管理”界面创建或发布模型的相关操
据处理、模型训练、AI应用管理、AI应用部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享模型。 ModelArts支持图像分类、物体检测、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。 图1 ModelArts架构 父主题： 一般性问题
支持 导入的是未标注数据 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：文本三元组 视频 视频 支持 导入的是未标注数据 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：视频标注 其他 自由格式 支持 导入的是未标注数据 - 表格 表格 支持 还支持从DWS、DLI、MRS导入数据。
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