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${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表2
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。 案例主要介绍如何基于ModelArts DevServer上的昇腾NPU资源进行模型训练推理。 内容审核场景
--image-input-shape:输入图片维度,当前不支持图片动态维度,如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下:
据,并可以通过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注:仅导入标注对象(指待标注的图片,文本等),不导入标注内容(指标注结果信息)。 已标注:同时导入标注对象和标注内容,当前“自由格式”的数据集不支持导入标注内容。 为了确保
管理模型文件 预览文件 在模型详情页,选择“模型文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在模型详情页,选择“模型文件”页签。单击操作列的“下载”,即可下载文件到本地。 删除文件 在模型详情页,选择“模型文
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表2
json # json文件 │ └── new_single_bar # 图片目录 │ └── single_bar_1_1000.jpg │
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单击左侧菜单栏对象,进入对象列表。单击存放文件的对象名称,并找到具体的文件,可在文件列表的“加密状态”列查看文件是否加密。文件加密无法取消,请先解除桶加密,重新上传图片或文件。 检查OBS桶的ACLs设置 进入OBS管理控制台,查找对应的OBS桶,单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶
placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步训练的图片数量(单卡)")), wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size",
json # json文件 │ └── new_single_bar # 图片目录 │ └── single_bar_1_1000.jpg │
${docker_ip} --served-port ${port} --text 图片内容是什么 表2 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表2
placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步训练的图片数量(单卡)")), wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size",
在获取信息的过程中,清晰地描述你正在做什么 4. 永远不要返回空的回复 - 确保用自然语言解释你的每个步骤,比如当查询天气时,你应该先说'让我使用天气工具为您查询...',然后再进行工具调用。记住:先表达你的理解和计划,再使用工具。每次回复都必须包含对用户的清晰解释。 图2 输入提示词
bird"}' 执行成功显示: 图2 执行成功显示 在浏览器输入http://{宿主机ip}:8183,可以访问前端页面,通过输入文字生成图片。 图3 输入文字生成图片 注意需要勾选Enable Flash Attention按钮。 图4 Enable Flash Attention优化按钮 父主题:
创建镜像组织中创建的组织名称,<镜像名称>:<tag>为自定义镜像名称。 打印如下信息,表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本
针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业,则需要在您的训练代码中添加评估代码,才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前,仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1
创建镜像组织中创建的组织名称,<镜像名称>:<tag>为自定义镜像名称。 打印如下信息,表示构建镜像成功。 图4 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入 1:按manifest文件导入
yter Notebook的下一代产品,可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑Markdown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。 父主题: Standard功能介绍