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Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Wav2Lip，人脸说话视频模型，训练、推理 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
构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 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。 获取模型权重文件 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。
model_name=llama_7b benchmark_type=eval bash -x opencompass.sh 客户端显示运行过程，通过run.py运行。如果同时运行多个数据集，需要将不同数据集通过空格分开，加入到eval_datasets中，比如eval_datasets=ceval_gen
model_name=llama_7b benchmark_type=eval bash -x opencompass.sh 这一步可以在客户端显示运行过程，通过run.py运行。如果同时运行多个数据集，需要将不同数据集通过空格分开，加入到eval_datasets中，比如eval_datasets=ceval_gen
FAILED：任务失败 COMPLETED：任务完成 step Integer 任务的步骤。枚举值如下: 1：准备存储 2：准备计算资源 3：配置网络 4：初始化实例 step_description String 任务某个步骤的描述。 表6 EndpointsRes 参数 参数类型 描述
FAILED：任务失败 COMPLETED：任务完成 step Integer 任务的步骤。枚举值如下: 1：准备存储 2：准备计算资源 3：配置网络 4：初始化实例 step_description String 任务某个步骤的描述。 表6 EndpointsRes 参数 参数类型 描述
训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件，数据集要求说明，定义了模型训练时对数据集的要求，会显示在微调工作流的“准备数据”页面。
m”，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”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60分钟，之后每次构建AI应用花费时间预计5分钟。 图4 创建完成 如果权重文
--page-num Int 否 作业索引页，默认是第1页。 -ps / --page-size Int 否 每页显示的作业数量，默认是20。 -v / --verbose Bool 否 显示详细的信息开关，默认关闭。 示例：查询DLI Spark所有作业。 ma-cli dli-job get-job
envs_dirs /home/ma-user/work/envs/user_conda/ 查看现有的conda虚拟环境，此时新的虚拟环境已经能够正常显示，可以直接通过名称进行虚拟环境的切换。 # shell conda env list conda activate sfs-new-env
FAILED：任务失败 COMPLETED：任务完成 step Integer 任务的步骤。枚举值如下: 1：准备存储 2：准备计算资源 3：配置网络 4：初始化实例 step_description String 任务某个步骤的描述。 表11 EndpointsRes 参数 参数类型 描述
版本管理”，进入数据集“版本管理”页面。 在“版本管理”页面中，选择对应的数据集版本，在数据集版本基本信息区域，单击“设置为当前版本”。设置完成后，版本名称右侧将显示为“当前版本”。 图1 设置当前版本 只有状态为“正常”的版本，才能被设置为当前版本。 删除数据集版本 登录ModelArts管理控制台，
vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径。 --dataset-type：支持三种 "alpaca"
vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径。 --dataset-type：支持三种 "alpaca"
m”，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”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60分钟，之后每次构建AI应用花费时间预计5分钟。 图4 创建完成 如果权重文
ention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
vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径，推荐使用human-eval-v2-20210705.js
vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径，推荐使用human-eval-v2-20210705.js
CV代码包：AscendCloud-CV 算子依赖包：AscendCloud-OPP 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。 支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明
包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 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。 表2 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址
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