人像特效

70+ 款标准模型及自定义平台可供选择，可满足 手写/印刷文本、各类卡证票据 等不同类型文字识别需求，同时可提供 自定义/自训练平台 的本地化部署，助您快速搭建企业 AI 中台。 所有模型及平台均可提供 容器化软件部署包 ，可部署于企业的本地服务器或私有云上，CPU/GPU 环境均可部署，主流显卡均可兼容。

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GPU/NPU支持清单 目前包括但不限于以下GPU/NPU型号支持显存和算力的共享与隔离，您可以 提交工单 了解更多： GPU/NPU卡型号 NVIDIA V100 16GB SXM2 NVIDIA V100 32GB SXM2 NVIDIA T4 NVIDIA A100 80GB SXM NVIDIA A100 40GB SXM NVIDIA A800 80GB NVIDIA A30 NVIDIA

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监控项 说明 训练吞吐（tokens/卡/秒） 每张GPU卡每秒能够处理的tokens数量 训练吞吐（B tokens/台/天） 每台服务器每天能够处理的tokens数量（Billion） 训练分阶段耗时 提供训练过程中每次迭代中不同操作（计算时间/IO时间/通信时间等）的耗时统计（最小值以及最大值），便于对比分析，定位异常。

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安装GPT-SoVITS 1.在 工具市场 中选择GPT-SoVITS模版，点击 部署工具 按钮； 2.根据模型开发调试需求，选择使用卡数量，至少需要选择1张卡，点击 确定 启动工具。 前置准备 准备原始音频：原始音频建议遵从如下标准。 单人真人音频； 间隔清晰且均匀； 语速正常； 咬字发音清楚； 背景音和混响（可简单地理解为回声）弱； 时长在3-5min左右。

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FPGA云服务器提供了基于FPGA的深度卷积神经网络加速服务，单卡提供约3TOPs的定点计算能力，支持典型深度卷积网络算子，如卷积、逆卷积、池化、拼接、切割等。有效加速典型网络结构如VggNet、GoogLeNet、ResNet等。 我们基于FPGA的深度学习硬件，定制优化了主流深度学习平台，如caffe等，您可以直接将深度学习业务切换到FPGA平台，而无需考虑底层硬件细节。

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可进入「应用管理」进行配置，编辑应用名称并绑定所需组件能力 完成创建后可在页面中获取应用鉴权码，通过专属鉴权码进行数字人能力调用 4、数字人SDK使用 4.1、前置参数获取和 SDK 初始化 通过上图 App Id, App Key 进行数字人鉴权token 的生成，生成方式参考： https://cloud.baidu.com/doc/AI_DH/s/Ulywupd35  根据使用场景，依次选择人像类型

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可进入「应用管理」进行配置，编辑应用名称并绑定所需组件能力 完成创建后可在页面中获取应用鉴权码，通过专属鉴权码进行数字人能力调用 4、数字人SDK使用 4.1、前置参数获取和 SDK 初始化 通过上图 App Id, App Key 进行数字人鉴权token 的生成，生成方式参考： https://cloud.baidu.com/doc/AI_DH/s/Ulywupd35  根据使用场景，依次选择人像类型

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