AI写真制作：您可以通过API调用专属数字分身模型，并选择不同的模板，以生成具有专业质感的AI写真。人脸属性分析（可选）：即 多媒体分析 的通用图像分析服务。通过分析和识别人脸图像中的特征，来检测人脸的各种属性，包括是否正面朝向、...
其他大模型 其他大模型及用户自训练的大模型计划近期支持。4.官方内置插件 Python代码解释器（Code Interpreter）通过代码方式使用该插件的方式如下，即在tools添加“code_interpreter”即可。import dashscope assistant=dashscope....
本文以使用ModelScope社区的人物AIGC基础模型（ID为ly261666/cv_portrait_model）搭建类似妙鸭相机的应用为例，演示如何使用DataCache。通过DataCache提前拉取模型数据，然后在创建应用实例时直接挂载模型数据，可以免去在实例中拉取模型...
本文以部署ModelScope社区的人物AIGC基础模型（ly261666/cv_portrait_model）搭建类似妙鸭相机的应用为例，演示如何使用数据缓存。通过数据缓存提前拉取模型数据，然后在创建应用实例时直接挂载模型数据，可以免去在实例中拉取模型数据的...
WebUI页面介绍 序号 区域 ① 模型切换区域 ② 功能区域 ③ 参数区域 ④ 生图区域 模型切换区域 将下载的模型上传至OSS对应目录中，然后刷新WebUI页面，更新模型。推荐模型下载地址：C站。功能区域 文生图 prompt语法总结 通用prompt技巧 ...
流水线支持的步骤包括Maven编译、Yarn编译、NPM编译、制作镜像并推送至项目的镜像仓库、人工审批、部署到目标环境。可满足对Java、Node.js语言的CICD。人工审批提供的审批方式包括会签、或签，审批人范围支持多选成员或多选应用相关角色。...
3D模型制作：介绍如何快速完成3D模型的制作过程。全景图片漫游制作：介绍如何快速完成全景漫游VR的制作过程。全景视频展示制作：介绍如何快速完成全景视频VR的制作过程。混合类型展示制作：介绍如何快速完成全景图片+视频VR的制作过程。
未发布 编排重新选择镜像即可 3.3 删除实例重新部署 删除操作 重新部署：见2.3.1 4 服务模型调试和数据模型数据查看 4.1 服务模型调试 应用创建好了以后，再 模型和权限 中，点击 服务提供，将服务模型授权给应用，此时适配器应用就和服务...
在快速开始中，您可以选择直接部署开源的预训练图片分类模型，或针对定制化场景，使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，并使用微调训练模型将图片分类成定制化的类别。本文为您介绍如何使用快速开始执行图片分类任务。前提条件 已...
Diffusion文图生成解决方案基于阿里云 PAI 产品，帮助您快速搭建囊括模型离线训练和在线部署的端到端全链路构建流程，实现从文本生成图像的功能。本文为您介绍Diffusion中文文图生成解决方案的使用流程和操作步骤。背景信息 阿里云 PAI 在...
SDK使用 前提条件 已开通百炼服务：开通大模型服务平台百炼服务。已创建API-KEY:获取API-KEY。已安装最新版SDK：安装SDK。已创建RAG检索增强应用：如何创建应用调用大模型能力，并参考 流程编排 配置流程编排应用。快速调用 以下示例展示了...
在处理大语言模型任务中，您可以根据实际业务部署情况，选择在不同环境（例如GPU云服务器环境或Docker环境）下安装推理引擎DeepGPU-LLM，然后通过使用DeepGPU-LLM工具实现大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义...
本文介绍如何使用GPU云服务器搭建Stable Diffusion模型，并基于ModelScope框架和HRN人脸重建模型，实现使用文本生成3D模型。背景信息 自多态模型GPT-4发布后，AIGC（AI Generated Content，AI生成内容）时代正扑面而来，从单一的文字文本，...
步骤三：微调模型 以使用PAI公共样例数据进行微调为例，运行以下命令进行模型微调。生成的模型文件保存在./ChatGLM-6B-main/ptuning/chatglm-6b 路径下。说明 模型训练过程有量化过程，训练时间可能会比较久，请您耐心等待训练完成。cd ...
模型调优 模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块，作为重要的大模型效果优化方式，用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集，调整参数训练模型，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型效果。...
关于部署Stable Diffusion并使用模型生成图片的流程如下：步骤一：创建应用 步骤二：安装模型 步骤三：安装插件 步骤四：生成图片 步骤五：释放资源 步骤一：创建应用 登录 函数计算控制台，在左侧导航栏，单击 应用。如果您首次使用函数...
步骤二：创建数据模型 连接完数据源后，建立数据模型以便于进行后续的数据可视化分析工作，详情请参见 数据模型。步骤三：可视化数据分析 在Sugar BI控制台，您可以基于新创建的数据源、数据模型，查询MaxCompute项目数据及分析数据。例如...
Stable Diffusion AI绘画服务生成的图片结果（包括prompt等参数及生成的图片）需要进行存储，在Stable Diffusion服务的配置中，支持直接将图片结果存储在阿里云RDS MySQL数据库中，本文介绍如何配置Stable Diffusion服务实例并实现AI绘画。...
对于部署到EAS的Modelscope社区中的模型，可以分为普通模型和大语言对话模型，由于加载和使用方式的不同，两种模型的部署和调用方式稍有区别，详情请参见：普通模型 大语言对话模型 普通模型 Modelscope社区中的大部分模型都可以通过...
功能简介 长文档信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练，实现对非结构化、多版式的文档的高精度抽取。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本标注，调优...
功能简介 长文档信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练，实现对非结构化、多版式的文档的高精度抽取。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本标注，调优...
功能简介 单据票证信息抽取（固定版式）是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的单据、证件、凭证等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况...
功能简介 单据票证信息抽取（固定版式）是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的单据、证件、凭证等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况...
操作流程 使用Blade优化RetinaNet（Detectron2）类型模型的流程如下：步骤一：导出模型 使用Detectron2提供的 TracingAdapter 或 scripting_with_instances 任何一种方式导出模型。步骤二：调用Blade优化模型 调用 blade.optimize 接口优化...
您可以使用Python开发自定义Processor文件，结合模型文件在本地调试后分别上传至OSS，在部署服务时挂载使用。本文为您介绍使用Python开发自定义Processor的详细步骤。背景信息 说明 建议将模型文件和Processor的实现分开，这样在将来需要...
本文以部署HuggingFace上的Stable Diffusion为例，演示如何使用数据缓存。通过数据缓存提前拉取Stable Diffusion相关模型数据，然后在创建Stable Diffusion应用实例时直接挂载模型数据，可以免去在实例中拉取模型数据的等待时间，加速...
自定义组件功能是指通过可视化搭建的方式，绘制组件、设置组件属性和绑定物模型（详见 我是数采实施商），可在页面上重复使用。一、快速使用 步骤一：创建自定义组件 方法一 打开右侧“组件”选择“+”创建自定义组件分组 方法二 选择页面...
以下内容以 图片分类 中的 beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k_image-classification 模型为例。直接部署模型服务 在模型详情页面，单击 模型部署。（可选）配置模型服务信息和资源部署信息。快速开始已经预先根据模型特点预置了每个模型...
部署HuggingFace模型 PAI支持将HuggingFace社区官方库中的 tasks 对应的模型快速部署为 EAS 模型在线服务，具体操作步骤如下：在官方库 tasks 中选择要部署的模型，本文以文本分类模型为例，进入 distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-...
功能介绍 将自制PSD上传到鹿班制作成线上模板，批量套用并投放，该场景仅对会员用户开放，满足用户对自定义主题的需求。...其他尺寸的图片仅支持制作，暂不支持投放，小伙伴们成功制作图片后，可以下载图片进行手动投放。
本文介绍如何搭建Stable Diffusion的WebUI框架以实现2秒内文本生成图片、如何使用AiaccTorch加速图片生成速度，以及如何使用不同模型进行推理。背景信息 Stable Diffusion是一个可通过文本生成图像的扩散模型，基于CLIP模型从文字中提取隐...
为了使检测模型后处理部分更加高效，您可以采用TorchScript Custom C++ Operators将Python代码实现的逻辑替换成高效的C++实现，然后再导出TorchScript模型进行Blade优化。本文介绍如何使用Blade对TorchScript Custom C++ Operator实现的后...
操作流程 步骤一：准备工作 步骤二：提交任务（可选）步骤三：制作Hive CLI、Spark CLI、dscontroller、Hue、notebook或httpd镜像 步骤四：编译Pipeline 步骤五：上传Pipeline文件 步骤六：创建并运行Experiments（可选）步骤七：查看...
本文介绍如何在函数计算中结合NAS搭建可切换模型的Stable Diffusion的WebUI框架实现文本生成图片。同时将SD公共模型库转存至函数计算下的NAS文件系统。背景信息 阿里云函数计算FC是Serverless架构的一种形态，面向函数编程，基于事件驱动...
工作原理 PAI-Blade以Wheel包的形式安装到用户环境，无需申请资源、上传模型和数据的繁琐步骤。您可以在代码中调用PAI-Blade的Python接口，使模型优化集成在工作流中，且能够在本地对优化完成的模型进行性能验证。此外，您还可以便捷地尝试...
本文介绍了3D模型的制作流程。项目创建 1、新建项目 单击【新建项目】，输入项目名称，选择从属业务，单击【确定】。2、新增主场景 项目列表页找到新建项目后面的【进入项目】，进入项目管理页面，单击右上方的【新增主场景】，创建主场景...
本文以部署HuggingFace上的Stable Diffusion为例，演示如何使用DataCache。通过DataCache提前拉取Stable Diffusion相关模型数据，然后在创建Stable Diffusion应用Pod时直接挂载模型数据，可以免去在Pod中拉取模型数据的等待时间，加速...
您可以参考以下内容了解如何部署和调用这两种类型的模型：普通模型 大语言对话模型 普通模型 使用普通模型的通用操作流程如下：步骤一：选择模型 在官方库 tasks 中选择要部署的模型，本文以文本分类模型为例，进入 distilbert-base-...
本文以PyTorch官方提供的Resnet50模型为例，说明如何通过PyTorch Profiler发现模型的性能瓶颈，进而使用TensorRT优化模型，然后使用Triton Inference Server部署优化后的模型。背景信息 Nvidia TensorRT是一个加速深度学习模型推理的SDK，...
您可以通过EAS一键部署基于ComfyUI和Stable Video Diffusion模型的AI视频生成Web应用，快速实现文本生成视频的AI生成解决方案，帮助您完成社交平台短视频内容生成、动画制作等任务。本文为您介绍如何部署AI视频生成应用、推理服务以及常见...