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开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
ize。 文档中针对数据集预处理时,handler-name参数的说明,新增不同 handler 对训练数据的拼接和推理prompt的构造等说明。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2
KeyPair: 需要选择保存在本地的Notebook对应的keypair认证。即创建Notebook时创建的密钥对文件,创建时会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。 PathMappings: 该参数为本地IDE项目和Notebook对应的同步目录,默认为/home/ma-us
如,图像分类、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
Cloud)可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS Turbo SFS Turbo HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象,用户可以指定SFS
docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
通过AK/SK认证的方式访问在线服务 如果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。用户可以通过AK/SK签名认证方式调用API。 使用AK/SK认证时,您可以通过APIG SDK访问,也可以通过ModelArts
docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
Standard运行的,需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook
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
ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复现。每一个节点都有特定的功能,可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面,它不仅比传统的WebUI更迅速,而且显存占用更为经济。
开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
prompt},其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>,其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标,并且被归一化到[0, 1000)的范围内。检测框对应的文本描
在OBS服务中创建桶和文件夹,用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示,示例中的桶名称“test-modelarts”和文件夹名称均为举例,请替换为用户自定义的名称。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1
定义镜像的API接口功能,无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为模型:将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的模型管理。 将模型部署为在线服务:将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例,您可以购买相同规格的ECS或
是训练的不同阶段,全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略,以及和llama-factory对齐,6.3.912版本调整以下参数: 新增STAGE,表示训练的阶段,可以选择的参数包括: {pt,sft}。 新增FINETUNING_TYPE,表示微调的策略,可
则是由于浮点数计算过程的有限字长效应及计算序所带来的近似误差,包括各种计算的数学表达,都会带来结果的近似性。二者是完全不同的两个问题, 不能混为一谈。计算数值的近似性一定概率上会影响模型的收敛性,但是影响大模型收敛的原因是复杂且多样的,大模型本身也对计算差异有一定韧性,所以,不能简单的认为计算
Function Calling介绍 使用场景 大语言模型的Function Calling能力允许模型调用外部函数或服务,以扩展其自身的能力,执行它本身无法完成的任务。以下是一些Function Calling的使用场景: 表1 Function Calling使用场景说明 使用场景
如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业;但是随着业务逻辑的逐渐复杂,您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候,可以使用预置框架构建自定义镜像,即在创建训练作业页面选择预置框架名称后,在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。 该方式的训练流程与直接基于预置框架创建的训练作业相同,例如:
ModelStep的输出 depend_steps=[job_step_1, job_step_2] # 依赖的作业类型节点对象 )# job_step是wf.steps.JobStep的 实例对象,train_url是wf.steps.JobOutput的name字段值