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入图片的base64编码值,非必选 image_base64 带controlnet时需要,和image_path二选一,传入图片的base64编码值,非必选 附录2:Dockerfile 基于Dockerfile可以方便的构建完整可运行的自定义镜像,在宿主机创建一个空的目录,然后vi
ning”也请替换为自定义的值。 选择左侧导航栏的“总览”,单击页面右上角的“登录指令”,在弹出的页面中单击复制登录指令。 此处生成的登录指令有效期为24小时,如果需要长期有效的登录指令,请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后,在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。
单申请技术支持 ModelArts.3567:用户只能访问自己账号下的obs目录,ModelArts在读取其他用户obs下的数据时,需要用户委托权限,没有创建委托,就没有权限使用其他用户obs中的数据。 登录ModelArts控制台,管理控制台,在左侧导航栏中选择“权限管理”,单
object 资源池的metadata信息。 spec PoolSpecModel object 资源池的期望信息。 status PoolStatus object 资源池的状态信息。 表5 PoolMetadata 参数 参数类型 描述 name String 系统自动生成的pool名称,相当于pool
击“确定”,删除服务。 QPS的推荐值说明 单实例流量限制QPS和请求的输入输出有关,表2中的QPS推荐值是在多轮对话、摘要生产和信息检索场景下预估出的数据,仅供参考,如果要了解其余典型场景的QPS推荐值请联系技术支持。 单位:次/秒 表2 各模型的QPS推荐值 模型名称 QPS推荐值
是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width:必选字段,图片的宽度。 height:必选字段,图片的高度。 depth:必选字段,图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 mask_source 否 表示图像分割保存的mask路径。 object
ux中的远程目录。 提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力,可供用户存储任意类型和大小的数据。 可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务,可满足不同场景的业务需求。云硬盘就类似PC中的硬盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件,会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。
编排Workflow Workflow的编排主要在于每个节点的定义,您可以参考创建Workflow节点章节,按照自己的场景需求选择相应的代码示例模板进行修改。编排过程主要分为以下几个步骤。 梳理场景,了解预置Step的功能,确定最终的DAG结构。 单节点功能,如训练、推理等在ModelArts相应服务中调试通过。
ECS服务器挂载SFS Turbo存储 本小节介绍如何在ECS服务器挂载SFS Turbo存储,挂载完成后可在后续步骤中,将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 前提条件 已创建SFS Turbo,如果未创建,请参考创建文件系统。 数据及算法已经上传至OBS,如果未
906) 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。
zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 说明: 包名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
物理专属池对应的资源池id。 pool_name 物理专属池对应的资源池name。 logical_pool_id 逻辑子池的id。 logical_pool_name 逻辑子池的name。 gpu_uuid 容器使用的GPU的UUID。 gpu_index 容器使用的GPU的索引。 gpu_type
_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
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创建方式:选择“自定义算法”。 启动方式:选择“自定义”。 镜像:选择上传的自定义镜像。 启动命令: cd ${MA_JOB_DIR}/demo && python main.py -a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 此处的“demo”为
Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具,核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理的组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。 ModelArts W
使用边缘节点部署边缘服务能否使用http接口协议? 系统默认使用https。如果您想使用http,可以采取以下两种方式: 方式一:在部署边缘服务时添加如下环境变量: MODELARTS_SSL_ENABLED = false 图1 添加环境变量 方式二:在使用自定义镜像导入模型时,创建AI应用页面中