模型支持部署的服务类型。 版本数量 模型的版本数量。 请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求:单次推理,可同步返回结果(约<60s)。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求:单次推理,需要异步处理返回结果(约>60s)。例如: 实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述
<镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 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
的便利和性能提升。Ascend-vLLM可广泛应用于各种大模型推理任务,特别是在需要高性能和高效率的场景中,如自然语言处理、图像生成和语音识别等。 Ascend-vLLM的主要特点 易用性:Ascend-vLLM简化了在大模型上的部署和推理过程,使开发者可以更轻松地使用它。 易开
t-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/example/asr_example.wav的识别结果如下: 图2 测试音频识别结果 步骤九:在Aishell1测试集上测试 python infer.py --model_path 模型文件所在的绝对路径
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
AI框架版本升级,使用了新版本算子。 例如:每半年对模型进行一次变更,变更的内容包含模型结构,并升级AI框架。 - 尺寸要求 超分前产生的图片尺寸要求: 512*512 720*720 1080 *1080 1920*1920 (shape过大可能导致性能下降) - 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
AI框架版本升级,使用了新版本算子。 例如:每半年对模型进行一次变更,变更的内容包含模型结构,并升级AI框架。 - 尺寸要求 超分前产生的图片尺寸要求: 512*512 720*720 1080 *1080 1920*1920 (shape过大可能导致性能下降) - 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
使用场景 如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明: 高性能计算:主要是高带宽的需求,用于共享文件存储,比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。
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mnist数据集训练的模型,可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP,您可以通过启动自定义镜像,在容器中获取容器IP。 请求示例 curl -X POST \ ht
准备数据集 进入AI Gallery,搜索8类常见生活垃圾图片数据集。 单击“下载”,选择云服务区域“华北-北京四”,单击“确定”进入下载详情页。 填写如下参数: 下载方式:ModelArts数据集。 目标区域:华北-北京四。 数据类型:图片。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关
<镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 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
动退出。该现象表明资源池规格任务紧张,训练作业无法正常启动,推荐您购买专属资源池补充计算节点。 如果您使用专属资源池创建训练作业,容错检查识别的故障节点会被剔除。系统自动补充健康的计算节点至专属资源池。(该功能即将上线) 容错检查详细介绍请参考: 开启容错检查 检测项目与执行条件
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
${base_image}为基础镜像地址。 ${image_name}为推理镜像名称,可自行指定。 运行完后,会生成推理所需镜像。 多模态场景下,如果推理需要使用NPU加速图片预处理(仅适配了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
”。 图1 示例图片 添加指标查询信息。 图2 示例图片 添加方式:选择“按指标维度添加”。 指标名称:在右侧下拉框中选择“全量指标”,然后选择想要查询的指标,参考表1、表2 指标维度:填写过滤该指标的标签,请参考表4的Label名字栏。样例如下: 图3 示例图片 单击确定,即可出现指标信息。
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_samples 否 Boolean 是否导入样本。可选值如下: true:导入样本(默认值)
Private key file:存放在本地的云上开发环境私钥文件,即在创建开发环境实例时创建并保存的密钥对文件。 单击将连接重命名,可以自定义一个便于识别的名字,单击OK。 配置完成后,单击Test Connection测试连通性。 选择Yes,显示Successfully connected表示网络可以连通,单击OK。
单条音频时长应大于1s,大小不能超过4MB。 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。
huaweicloud.com/repository/pypi/simple 图4 安装resnet依赖 准备数据集。 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集,下载数据集并解压数据到工程目录。新建dataset文件夹,将解压后数据集保存在dataset文件夹下。 图5 准备数据集 配置PyCharm解释器和入参。
放到模型权重目录Qwen-VL-Chat下。 # 然后将tokenization_qwen.py中30-35行注释,并重新定义变量FONT_PATH读取字体文件Simsun,修改如下: 30 # FONT_PATH = try_to_load_from_cache("Qwen/Qwen-VL-Chat"
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