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处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间,单位秒。 inputs Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道。
在SWR服务页面创建镜像组织。 图2 创建镜像组织 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图3 复制登录指令 修改并上传镜像。 在ECS中输入上一步的登录指令后,使用下列示例命令: docker tag
如何查询自定义镜像的cuda和cudnn版本? 查询cuda版本: cat /usr/local/cuda/version.txt 查询cudnn版本: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 父主题:
适当增加训练数据,会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响,建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极
ascend-vllm技术路线进行迁移。 如果您使用的模型在上述案例文档中已包含,建议您直接使用案例中迁移好的模型,如果您的模型不在已提供的范围内,或者您因业务要求需要自行完成端到端的迁移,可以参考本迁移指导书介绍的步骤进行操作。 本文的迁移指导及快速入门案例均针对路线1也即MindS
908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-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。
否,请执行步骤3。 如能访问OBS,单击右上方登录的用户,在下拉列表中选择“我的凭证”。请根据“如何管理访问密钥”操作指导,确认当前AK/SK是否是当前账号创建的AK/SK。 是,请联系提交工单处理。 否,请根据“如何管理访问密钥”操作指导更换为当前账号的AK/SK。 请确认当前账号是否欠费。
如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型? 针对一般用户,ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户,ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能,在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能;用户在开发、训练流程中使
如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id? 调用API接口使用“我的订阅”方式创建训练作业时,请求参数需要填写算法的订阅id(algorithm.subscription_id)和版本id(algorithm.item_version_id)。可调用如下接口获取相关信息,如下以北京四为例:
Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置 背景说明 访问在线服务的实际业务中,用户可能会存在如下需求: 高吞吐量、低时延 TCP或者RPC请求 因此,ModelArts提供了VPC直连的高速访问通道功能以满足用户的需求。 使用VPC直连的高速访问通道,用户的业务请求不需要经过推理
SD WEBUI套件适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.908) SD WebUI推理方案概览 在DevServer上部署SD WebUI推理服务 在Standard上部署SD WebUI推理服务 SD WebUI推理性能测试 父主题: AIGC模型训练推理
支持用户使用超参搜索功能。 在0代码修改的基础下,实现算法模型的超参搜索。需要完成以下步骤: 准备工作 创建算法 创建训练作业 查看超参搜索作业详情 准备工作 数据已完成准备:已在ModelArts中创建可用的数据集,或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本
实时推理的部署及使用流程 在创建完AI应用后,可以将AI应用部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用
tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。 Genera
可以动态配置的能力)。 目前临时的静态方案可参考sd-scripts, 使用其中的“networks/merge_lora.py”把lora模型合入unet和text-encoder模型。 父主题: 常见问题
tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。 Genera
tokenized_full_prompt 本案例中 alpaca_gpt4_data.json 数据集包含有以下字段: instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为
数据清洗正样例目录。目录应存放正样例图片文件,算法将这些图片为正样例,对输入中的数据进行过滤,即保留与“prototype_sample_path”目录下图片相似度高的数据。 请输入一个真实存在的OBS目录,且目录下已包含提供的正样例图片,且以obs://开头。如:obs://obs_buc
旋转,将图像围绕中心点旋转的操作,操作完成之后保持图片原本的形状不变,不足的部分用黑色填充。 angle_min:旋转角度随机取值范围的最小值,每张图片会从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为90° angle_max:旋转角度随机取值范围的最大值,每张图片会从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为-90°
自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练