编码器厂 更多内容
  • 多CPU内核下MapReduce调优配置

    在这种情况下,磁盘的IO是主要瓶颈。所以可以选择一种压缩率非常高的压缩算法。 编解码器可配置为Snappy,Benchmark测试结果显示Snappy是非常平衡以及高效的编码器。 mapreduce.map.output.compress.codec 说明: 需要在客户端进行配置,配置文件路径:客户端安装目录/H

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  • 多CPU内核下的MapReduce调优配置

    在这种情况下,磁盘的IO是主要瓶颈。所以可以选择一种压缩率非常高的压缩算法。 编解码器可配置为Snappy,Benchmark测试结果显示Snappy是非常平衡以及高效的编码器。 mapreduce.map.output.compress.codec 参数解释:指定用于压缩的编解码器。 默认值:org.apache

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  • 基础指标:Modelarts指标

    GB/sec,则内存带宽利用率为50%。 0~100 百分比(%) ma_container_gpu_enc_util GPU编码器利用率 表示编码器利用率 0~100 百分比(%) ma_container_gpu_dec_util GPU解码器利用率 表示解码器利用率 0~100

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  • 接口按功能说明

    setRemoteVideoAdjustResolution 设置是否开启远端分辨率自适应 √ √ √ √ setVideoEncoderMirror 设置编码器输出的画面(本地发流)镜像模式 √ √ √ √ setCameraConfig 设置摄像头参数 × × √ √ switchCamera 切换摄像头,移动端

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  • 工作说明书

    小高清摄像机1台,收音小蜜蜂x2套 摄像师1位 聚合编码器x1台 技术工程师1位 场/8小时 2 双机位拍摄服务 小高清摄像机2台,脚架、收音小蜜蜂x2套,摄像师2位 高清导播台,含导播师1位 调音台,含收音麦克风2支,音频师1位 聚合编码器x1台,技术工程师1位 场/8小时 3 保障服务

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  • 修改频道入流信息

    DTH”最高的音视频流,推流到源站。 ip_port_mode 否 Boolean 当推流协议为SRT_PUSH时,如果配置了直推源站,编码器不支持输入streamid,需要打开设置为true ip_whitelist 否 String SRT_PUSH类型时,客户push ip白名单

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  • LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

    LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和 语言理解 ,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts

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  • LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导(6.3.906)

    LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导(6.3.906) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts

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  • SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导(6.3.904)

    Diffusion(简称SD)是一种基于Latent Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入,然后和一个随机高斯噪声,一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后,最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    介绍Open-Clip模型基于ModelArts DevServer的训练过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 应用于AIGC和多模态视频编码器。 数字人场景 样例 场景 说明 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch

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  • 使用dcgm-exporter监控GPU指标

    DCGM_FI_DEV_MEM_COPY_UTIL Gauge % 内存利用率 DCGM_FI_DEV_ENC_UTIL Gauge % 编码器利用率 DCGM_FI_DEV_DEC_UTIL Gauge % 解码器利用率 表2 内存指标 指标名称 指标类型 单位 说明 DCGM_FI_DEV_FB_FREE

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  • Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导

    Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署

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  • 视频管理

    virtual int setVideoEncoderMirror(HRTCVideoMirrorType mirrorType) 【功能说明】 设置编码器输出的(本地发流)画面镜像模式。 【请求参数】 mirrorType:镜像模式,是否开启镜像。具体请参见HRTCVideoMirrorTy

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  • 使用AOM查看Lite Cluster监控指标

    GB/sec,则内存带宽利用率为50%。 百分比(Percent) 0~100% NA NA NA GPU编码器利用率 ma_container_gpu_enc_util 表示编码器利用率 百分比(Percent) % NA NA NA GPU解码器利用率 ma_container_gpu_dec_util

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  • 查询频道信息

    W IDT H”最高的音视频流,推流到源站。 ip_port_mode Boolean 当推流协议为SRT_PUSH时,如果配置了直推源站,编码器不支持输入streamid,需要打开设置为true ip_whitelist String SRT_PUSH类型时,客户push ip白名单

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  • 新建OTT频道

    DTH”最高的音视频流,推流到源站。 ip_port_mode 否 Boolean 当推流协议为SRT_PUSH时,如果配置了直推源站,编码器不支持输入streamid,需要打开设置为true ip_whitelist 否 String SRT_PUSH类型时,客户push ip白名单

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  • 在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标

    GB/sec,则内存带宽利用率为50%。 百分比(Percent) 0~100% NA NA NA GPU编码器利用率 ma_container_gpu_enc_util 表示编码器利用率 百分比(Percent) % NA NA NA GPU解码器利用率 ma_container_gpu_dec_util

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