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甚至会有服务业务中断的风险,预测请求时延超过60s时,建议制作异步请求模式的模型。 自定义镜像的配置规范 镜像对外接口 设置镜像的对外服务接口,推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像内含m
快速配置ModelArts委托授权章节中介绍的一键式自动授权方式创建的委托的权限比较大,基本覆盖了依赖服务的全部权限。如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用ModelArts服务的其他功能。 ModelArts作为一个完备的AI开发平台,支持用户对
必须大于0,不配置默认值为1。当小于1时,代表滚动升级时增加的实例数的百分比;当大于1时,代表滚动升级时最大扩容的实例数。 max_unavailable Float 必须大于0,不配置默认值为0。当小于1时,代表滚动升级时允许缩容的实例数的百分比;当大于1时,代表滚动升级时允许缩容的实例数。 terminati
到指定的obs_path中。 创建一个附属Notebook,与当前使用的Notebook组成分布式训练的两个worker。 初始化训练作业,将数据下载到local_path中。 执行训练任务,用户的代码需要将训练输出保存在4指定的local_path中。 将训练任务得到的输出上传
DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 sort_dir 否 String 排序方式,ASC升序,DESC降序,默认DESC。 sort_key 否 String 排序的字段,多个字段使用(“,”)逗号分割。 type 否 String
点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点,节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供的样例 ModelArts提供了丰富的基于场景的工作流样例,用户可以前往AI
至此,您应该已经发现了一个细节,ModelArts在使用委托时,是将其与用户进行关联的,用户与委托的关系是多对1的关系。这意味着,如果两个用户需要配置的委托一致,那么不需要为每个用户都创建一个独立的委托项,只需要将两个用户都“指向”同一个委托项即可。 图2 用户与委托对应关系 每个用户必须关联委托才可以使用
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
保证图片质量:不能有损坏的图片,目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多,尽量均衡。期望获得良好效果,图像分类项目中,至少有两种以上的分类,每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。
JupyterLab目录的文件、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系 JupyterLab目录的文件与Terminal中work目录下的文件相同。即用户在Notebook中新建的,或者是从OBS目录中同步的文件。 挂载OBS存储的Notebook,JupyterLab目录的文件可以与
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。
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。
开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小 创建Notebook时,可以根据业务数据量的大小选择资源。 ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录,用户可以使用此目录来储存临时文件。“/cache”与代码目录共用资源,不同资源规格有不同的容量。 映射规则:当前不支持CPU配
gpu_type 容器使用的GPU的型号。 node级别指标 cluster_id 该node所属CCE集群的ID。 node_ip 节点的IP。 host_name 节点的主机名。 pool_id 物理专属池对应的资源池ID。 project_id 物理专属池的用户的project id。
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。 ModelArts上支持的Ascend驱动版本可以在ModelArts专属资源池(NEW)的详情页面查看到。ModelArts上支持的Cann软件版本可以在
训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接? 配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接,需要资源池打通VPC,使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后,在创建训练作业时,就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。 父主题: Standard资源池
实例规格 选择需要使用的规格。平台分配的资源规格包含了一定的系统损耗,实际可用的资源量小于规格标称的资源。实际可用的资源量可在资源池创建成功后,在详情页的“节点”页签中查看。 可用区 根据实际情况选择“随机分配”或“指定可用区”。可用区是在同一区域下,电力、网络隔离的物理区域。可用区之间内网互通,不同可用区之间物理隔离。
必须大于0,不配置默认值为1。当小于1时,代表滚动升级时增加的实例数的百分比;当大于1时,代表滚动升级时最大扩容的实例数。 max_unavailable 否 Float 必须大于0,不配置默认值为0。当小于1时,代表滚动升级时允许缩容的实例数的百分比;当大于1时,代表滚动升级时允许缩容的实例数。 terminat
String 是 需要注册的镜像的SWR路径。 -a / --arch Sring 否 注册镜像的架构,X86_64或者AARCH64,默认是X86_64。 -s / --service String 否 注册镜像的服务类型,NOTEBOOK或者MODELBOX,默认是NOTEBOOK。
MaaS提供灵活的模型开发能力,同时基于昇腾云的算力底座能力,提供了若干保障客户商业应用的关键能力。 保障客户系统应用大模型的成本效率,按需收费,按需扩缩的灵活成本效益资源配置方案,有效避免了资源闲置与浪费,降低了进入AI领域的门槛。 架构强调高可用性,多数据中心部署确保数据与任务备份,