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080 CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式（可二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训
id：只取算法的id； subscription_id+item_version_id：取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file：取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks 否 Array of Task objects 任务列表。该功能暂未实现。 spec
sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/obs_pipeline.sh Step2 配置数据输入和输出 单击“增加
企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享环境。 AI Gallery简介 AI Gallery简介 使用指导 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery的AI应用 08 SDK ModelArts服务软件开发工具包（ModelArts SDK）是对ModelArts服务提供的REST
learning时，均需要替换为此处实际创建的组织名称。 单击右上角“登录指令”，获取登录访问指令。以root用户登录ECS环境，输入登录指令。 图1 在ECS中执行登录指令 登录SWR后，使用docker tag命令给上传镜像打标签。下面命令中的组织名称deep-learning，请替换为a
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 表1 环境要求 名称 版本 driver 23.0.6 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
方式三：使用Python语言发送预测请求。 方式四：使用Java语言发送预测请求。 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。 因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。 前提条件
id：只取算法的id； subscription_id+item_version_id：取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file：取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse objects 异构训练作业的任务列表。
id：只取算法的id； subscription_id+item_version_id：取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file：取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse objects 异构训练作业的任务列表。
es GPU和NPU类型的Notebook会在“/cache”目录上挂载一块高速本地磁盘，该指标描述该目录的总大小。 字节（Bytes） ≥0 Notebook cache目录利用率 ma_container_notebook_cache_dir_util GPU和NPU类型的N
给用户组授权策略。 在IAM服务的用户组列表页面，单击“授权”，进入到授权页面，为子账号配置权限。勾选“trainJob”和“trainJob-obs”策略。单击“下一步”和“确定”。 为子账号添加镜像组织管理授权。 登录容器镜像服务控制台。在左侧菜单栏选择“组织管理”，单击组织名称。在
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代码构建AI模型。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。具体请参见自动学习简介。 Standard的Workflow是一套低代码的AI开
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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段视频和一段语音，输出为一段唇音同步的视频。 Wav2Lip的网络模型总体上分成三块：生成器、判别器和一个预训练好的唇音同步判别模型Pre-trained Lip-sync Expert。 生成
署。 约束与限制 需要申请单个AI应用大小配额和添加使用节点本地存储缓存的白名单。 需要使用自定义引擎Custom，配置动态加载。 需要使用专属资源池部署服务。 专属资源池磁盘空间需大于1T。 操作事项 申请扩大AI应用的大小配额和使用节点本地存储缓存白名单 上传模型数据并校验上传对象的一致性
I云服务进行全面适配和优化，使得精度和性能显著提升。开发者无需从零开始构建模型，只需选择合适的预训练模型进行微调或直接应用，减轻模型集成的负担。 零代码、免配置、免调优模型开发 平台结合与100+客户适配、调优开源大模型的行业实践经验，沉淀了大量适配昇腾，和调优推理参数的最佳实践
id：只取算法的id； subscription_id+item_version_id：取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file：取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse objects 异构训练作业的任务列表。
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置
_sample_separator和text_label_separator指定。 text_label_separator 否 String 标签与标签之间的分隔符，默认为逗号分隔，分隔符需转义。分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字和“!@#$%^&*_=|?/':.;
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