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在ModelArts控制台上购买Lite Cluster资源。请参考Lite Cluster资源开通。 资源配置：完成资源购买后，需要对网络、存储、驱动进行相关配置。请参考Lite Cluster资源配置。 资源使用：完成资源配置后，您可以使用集群资源运行训练和推理训练，具体案例可参考Lite
netes基础知识、网络知识、存储和镜像知识。 配置流程 图1 Lite Cluster资源配置流程图 表1 Cluster资源配置流程 配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Cluster网络 购买资源池后，需要弹性公网IP并进行网络配置，配置网络后可通过公网访问集群资源。
CANN：cann_8.0.rc3 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：C
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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。 生成器是基于encoder-decoder的网络结构，分别利用2个encoder（speech encoder和identity
指定资源池节点的容器引擎空间大小。 表10 network 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 网络名称，即网络详情中的metadata.name字段的值。用户接口通过指定网络名称创建网络，系统会自动创建子网，用户无法创建子网。默认将创建在第一个子网下。 表11 PoolDriver
端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。
Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。
创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 问题现象 创建训练作业界面没有云存储名称和挂载路径这两个选项。 原因分析 用户的专属资源池没有进行网络打通，或者用户没有创建过SFS。 处理方法 在专属资源池列表中，单击资源池“ID/名称”，进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”，检查是否开启了NAS
PyTorch：2.1.0 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个推理镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注意：C
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Wav2Lip推理基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 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
服务实例所在的虚拟私有云ID，服务自定义网络配置时返回。 subnet_network_id String 服务实例所在的子网的网络ID，服务自定义网络配置时返回。 security_group_id String 服务实例所在的安全组，服务自定义网络配置时返回。 status String
的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域，则上传镜像走公网链路，机器需要绑定弹性公网IP。
Standard 集群版本：v1.23|v1.25|v1.28（推荐） 集群规模：50|200|1000|2000 集群网络模式：容器隧道网络|VPC 分布式训练时仅支持容器隧道网络 集群转发模式：iptables|ipvs gpu-beta gpu-driver rdma-sriov-dev-plugin
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