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识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。
、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采
如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小？ 减小目的镜像大小的最直接的办法就是选择尽可能小且符合自己诉求的镜像，比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像，官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像，优选一个没有PyTorch环境或没有安装Cuda的镜像，而不
仅对绑定至该企业项目的工作空间生效。 工作空间的约束与权限授权的约束是叠加生效的，意味着对于一个用户，必须同时拥有工作空间的访问权和训练任务的创建权限（且该权限覆盖至当前的工作空间），他才可以在这个空间里提交训练任务。 对于已经开通企业项目但没有开通工作空间的用户，其所有操作均相
仅对绑定至该企业项目的工作空间生效。 工作空间的约束与权限授权的约束是叠加生效的，意味着对于一个用户，必须同时拥有工作空间的访问权和训练任务的创建权限（且该权限覆盖至当前的工作空间），他才可以在这个空间里提交训练任务。 对于已经开通企业项目但没有开通工作空间的用户，其所有操作均相
数值最大。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作
入扩散模型的新方法。传统的扩散模型通常使用U-Net架构，而DiT模型则用Transformer替代了U-Net，处理图像生成和去噪等任务。核心思想是通过Transformer的自注意力机制来捕捉序列中的依赖关系，从而提高生成图像的质量。研究表明，具有较高GFLOPs的DiT模型
在“访问授权”页面，选择需要授权的“授权对象类型”，选择新增委托及其对应的权限“普通用户”，并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。 完成配置后，在ModelArts控制台的权限管理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 步骤2：订阅模型 “商超商品识别”的模型共享在AI
ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 “商超商品识别”模型可以识别81类常见超市商品（包括蔬菜、水果和饮品）
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。
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
东-上海一、华南-广州。 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训
后利用基模型的冻结的分类头生成预测的token。 如此一来，Eagle投机推理可以带来如下优势： 更小的训练成本得到小模型：相较于训练独立的LLM大模型，Eagle仅需训练一个自回归层。这使得其训练成本相较于训练一个独立的LLM模型要小得多。 为每个模型提供针对性的投机模型： E
后利用基模型的冻结的分类头生成预测的token。 如此一来，Eagle投机推理可以带来如下优势： 更小的训练成本得到小模型：相较于训练独立的LLM大模型，Eagle仅需训练一个自回归层。这使得其训练成本相较于训练一个独立的LLM模型要小得多。 为每个模型提供针对性的投机模型： E
偏差减少为0.0003，Loss结果对齐。 需要注意训练引入随机性的目的是为了增加结果的鲁棒性，理论上不会对训练模型的收敛与否造成影响。 此处做随机性固定主要的目的是为了训练结果可完全复现，从而实现NPU和标杆的精度对齐。 父主题： 精度对齐
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
用户自身用户组的授权策略的授权范围，如果配置不当就会出现用户越权的问题。 为了控制委托授权的越权风险，ModelArts服务的权限管理功能要求只有租户管理员才能为用户配置委托，由管理员保证委托授权的安全性。 委托授权的最小化 管理员在配置委托授权时，应严格控制授权的范围。 Mod
I算力的资源成本和运维成本构成。 成本分配 ModelArts支持企业项目管理，可以由企业项目服务来管理同一账号下不同项目的成本。 成本分析 通过华为云费用账单来分析账号下的成本支出情况。 成本优化 长期使用的资源，建议客户使用更优惠的方式购买（包年包月）；针对临时使用的资源，您可选择按需的资源规格，避免浪费。
原因分析 当昇腾规格的训练作业在ModelArts训练平台上运行时，会自动对Cann软件与Ascend驱动的版本匹配情况进行检查。如果平台发现版本不匹配，则会立即训练失败，避免后续无意义的运行时长。 解决方案 专属资源池的Ascend驱动版本需与训练基础镜像中的Cann软件版本版本匹配。
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