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设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数,设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。
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,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求
ion的block大小,推荐设置为128。 --host=${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0
} moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl,filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本,获得对应的token序列,user_ids和assistant_ids input
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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
Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Flux模型的FLUX.1-dev版本分别使用ComfyUI 0.2.2和Diffusers 0.30.2框架的推理过程。另外,FLUX.1-schnell模型的使用方法和FLUX.1-dev一致,只需替换权重文件即可,本文以FLUX
该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检
供了多个CIDR网段的选项,用户可以根据自己的实际情况进行选择。虚拟私有云VPC是一套为实例构建的逻辑隔离的、由用户自主配置和管理的虚拟网络环境。为云服务器、云容器、云数据库等资源构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,提升用户资源的安全性,简化用户的网络部署。 登录Mod
如果是“按需计费”的资源池,您可单击操作列的“删除”,即可实现对单个节点的资源释放。 如果想批量删除节点,勾选待删除节点名称前的复选框,然后单击名称上方的“删除”,即可实现对多个节点的资源释放。 如果是“包年/包月”且资源未到期的资源池,您可单击操作列的“退订”,即可实现对单个节点的资源释放。
907软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
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一个预训练的文本到图像模型CogView2,还提出了多帧速率分层训练策略,以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型,CogVideo性能优于所有公开可用的模型,在机器和人类评估方面都有很大的优势。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.910软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。
ModelArts的功能都需经过授权,可以更精确的控制子账号的权限范围,达成权限最小化的安全策略。 用工作空间限制资源访问 工作空间是ModelArts面向企业用户提供的一个高阶功能,用于进一步将用户的资源划分在多个逻辑隔离的空间中,并支持以空间维度进行访问的权限限定。目前工作空
IDE,但是本地开发服务器等资源有限,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。因此使用本地IDE+远程Notebook结合的方式,可以同时享受IDE工程化开发和云上资源的即开即用,优势互补,满足开发者需求。 VS
Step7 精度对比 由于NPU和GPU生成的随机数不一样,需要固定二者的随机数再进行精度对比。通常的做法是先用GPU单卡跑一遍训练,生成固定下来的随机数。然后NPU和GPU都用固定的随机数进行单机8卡训练,比较精度。 训练精度对齐。对齐前2000步的loss,观察loss在极小误差范围内。
Gallery”并选中列表中的一个资产。 下载至OBS桶位置(数据集输入位置):选择一个空目录用来存储下载的数据集。 数据集输出位置:数据集输出位置的OBS路径,此位置会存放输出的标注信息等文件,此位置不能和OBS数据源中的文件路径相同或为其子目录,请确保您的OBS文件名称以字母、数字或下划线命名。