device, reference_audio=None, skip_start=False, skip_end=False, style_text=None, style_weight=0.7, ): # 2.2版本参数位置变了 inferMap_V4 = { "2.2": V220.infer, } # 2.1 参数新增 emotion reference_audio skip_start skip_end inferMap_V3 = { "2.1": V210.infer, ...
这里的部署也就没有在docker环境下）编译PaddleOCR C++预测demo,运行# set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE...
template <typename DeviceContext, typename T> class Relu2Kernel : public framework::OpKernel<T> { public: void Compute(const framework::ExecutionContext& ctx) const override { auto* in_t = ctx.Input<Tensor>("X"); auto* out_t = ctx.Output<Tensor>("Y"); auto x = in_t->data<T>(...
(frame); #ifdef ASYNC // run inference async s.Request(session, input, nullptr); #else // run inference auto out = std::make_sharedPackage(); Status stat; s.RequestSync(session, input, stat, out); #endif s.DestroySession(session); } // namespace infer_server 6.2 引入新模型示例 ...
Process output --- Blob::Ptr output = infer_request.GetBlob(output_name); auto output_data = output->buffer().as<PrecisionTrait<Precision::FP32>::value_type*>(); Do I have to release the output pointer or free anything else after Infer? Regards Ashish Translate 0 Kudos Copy link Re...
Android Auto获得更新 彻底改变了设置菜单使之更容易体验 Android UI开发框架Jetpack Compose进入Alpha测试阶段 教程 重要变更 | Android 11 中的软件包可见性 Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 方法论 Android Material 组件 1.2.0 现已发布 在View 上使用挂起函数 | 实战 ...
解决方法:修改AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/AutoSmoothQuant/autosmoothquant/utils/utils.py中的build_model_and_tokenizer函数,将torch_dtype类型从torch.float16改成torch.bfloat16 kwargs = {"torch_dtype": torch.bfloat16, "device_map": "auto"} 问题13:使用SmoothQuant做权重转换时报错 图8 ...
autoret=Utils::ReadBinFile(fileName,inputBuff,inputBuffSize);// 4.2 准备模型推理的输入数据// 在申请运行管理资源时调用aclrtGetRunMode接口获取软件栈的运行模式// 如果运行模式为ACL_DEVICE,则g_isDevice参数值为true,表示软件栈运行在Device侧,无需传输图片数据或在Device内传输数据 ;否则,...
( model_dir, torch_dtype='auto', device_map='auto', trust_remote_code=True) model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_dir) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True) messages = [{ 'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.' ...
get_autocast_dtype(device_type) else: # 默认值 current_dtype = torch.float32 print( f"当前 autocast 状态: enabled={is_enabled}, dtype={current_dtype}, device_type={device_type}" ) gen = self.inference_model.generate( inputs, bos_token_id=self.start_mel_token, @@ -939,9 +931,...