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由于离线执行推理，消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。
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测试音频speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/example/asr_example.wav的识别结果如下： 图2 测试音频识别结果 步骤九：在Aishell1测试集上测试
问题11：使用离线推理时，性能较差或精度异常 解决方法：将block_size大小设置为128 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m", block_size=128) 问题12
音频：对音频类数据进行处理，支持.wav格式，支持用户进行声音分类、语音内容、语音分割三种类型的标注。 文本：对文本类数据进行处理，支持.txt、.csv格式，支持用户进行文本分类、命名实体、文本三元组三种类型的标注。
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。 案例主要介绍如何基于ModelArts Lite Server上的昇腾NPU资源进行模型训练推理。
问题11：使用离线推理时，性能较差或精度异常 解决方法：将block_size大小设置为128 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m", block_size=128) 问题12
问题11：使用离线推理时，性能较差或精度异常 解决方法：将block_size大小设置为128 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m", block_size=128) 问题12
图像分类 物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：物体检测 图像分割 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：图像分割 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：图像分割 音频
问题11：使用离线推理时，性能较差或精度异常 解决方法：将block_size大小设置为128 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m", block_size=128) 问题12
Step3 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。
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。
Step3 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。
Step3 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。
投机推理参数设置 在启动离线或在线推理服务时参考表1所示配置参数，使用投机推理功能。
声音分类：用于训练的音频，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的音频数不少于5个。 文本分类：用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。 父主题： 准备数据
模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。在“自动学习”页面，选择服务部署节点，单击实例详情，进入“模型部署”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”，选择本地音频进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出测试结果。
requirement: 'modelarts==latest': Expected end or semicolon (after name and no valid version specifier) modelarts==latest 针对以上报错，可重新安装更低版本的pip，或将离线包名
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