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文生视频模型训练推理 CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导(6.3.912) CogVideoX模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导(6.3.911) Open-Sora1.2基于Lite
ModelArts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。
人工标注视频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签,快速完成对视频的标注操作,也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 视频标注仅针对视频帧进行标注。 开始标注 登录ModelA
mp4 ├── 2.mp4 ├── ... 每个 txt 与视频同名,为视频的标签。视频与标签应该一一对应。通常情况下,不使用一个视频对应多个标签。 如果为风格微调,请准备至少50条风格相似的视频和标签,以利于拟合。 修改CogVideo/sat/configs/cogvideox_*
OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案 问题现象 裸金属服务器EulerOS 2.8系统下,使用yum update -y命令,导致软件NetworkManagre-config-server升级到高版本,出现SSH链接故障无法访问。 原因分析 查看yum命令历史,发现执行了“yum
消息体的类型。设置为text/plain,返回临时预览链接。设置为application/octet-stream,返回临时下载链接。 响应参数 状态码:200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 obs_url String 日志OBS临时链接(复制到浏览器可查看当前全量日志)。 请求示例
CogVideo是一个94亿参数的Transformer模型,用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2,还提出了多帧速率分层训练策略,以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型,CogVideo性能优于所有公开可用的模型,在机器和人类评估方面都有很大的优势。
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。 方案概览
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。 Wa
ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab 视频介绍 03:32 JupyterLab简介 VS Code Toolkit 视频介绍 03:32
ts下线.om格式的模型转换能力,在ModelArts中逐步增加.mindir格式的支持能力。 下线模型转换后是否有替代功能? 您可以通过链接下载ATC模型转换工具,按照指导,在线下转换成.om格式模型。 ModelArts中是否还会增加模型转换的能力? ModelArts开发环
json,放在weights文件夹下。 下载链接:https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-ema/tree/main 下载text_encoder权重,放在weights_t5文件夹下。 下载链接:https://huggingface
X为按顺序自动生成的数字),具体位置打印在日志中。 Step9 推理 对于大尺寸、长时间的视频强制需要多卡推理,具体要求见下图,绿色允许只用单卡推理,蓝色至少双卡推理。 图5 推理视频要求 单卡推理 python inference.py configs/opensora-v1-2/inference/sample
pu.py --ckpt-path $CKPT_PATH 在NPU和GPU机器使用上面生成的固定随机数,分别跑一遍单机单卡推理,比较生成的视频是否一致。在NPU推理前,需要将上面GPU单机单卡推理生成的"./noise_test1"文件夹移到NPU相同目录下。NPU和GPU的推理命令相同,如下。
在Windows上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Windows操作系统的PC中安装配置Grafana。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接,单击Download the installer,等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包,按照指示流程安装完成即可。 在W
创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志(预览) 查询训练作业指定任务的日志(OBS链接) 查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业列表 查询超参搜索所有trial的结果 查询超参搜索某个trial的结果 获取超参敏感度分析结果
示CUDA initializat失败 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
员。如果没有标注团队,可直接从界面链接跳转至“标注团队”页面,添加您的团队并为其添加成员。详细指导请参见创建和管理团队。 启用团队标注功能的数据集,在创建完成后,可以在“标注类型”中看到“团队标注”的标识。 视频 图5 视频类型的参数 表4 视频类型标注作业的详细参数 参数名称 说明
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是
待中? ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池? ModelArts训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接?