视频转换cuda无效
社区干货
高效视频处理框架 BMF 实践|社区征文
# 高效视频处理框架BMF实践日常工作主要开发环境是MAC,在MAC下涉及音视频处理用到的主要工具:1. 音视频播放:VLC、FFPLAY2. 音视频采集:OBS3. 音视频编解码处理:FFMPEG、OpenCV4. 音频处理:Audition5. OCR:Mac自带其他AI相关的音视频处理,比如图像识别,语音转文本,文本转语音,基于商业API。最近接触到字节开源的高效音视频处理框架bmf,在FFMPEG等流行开源库基础上封装了其他更强大的能力。bmf框架是三层设计,底层提供...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
管理和复用视频处理的原子能力。不仅如此,BMF还可以直接调用单个处理模块,方便集成到各种工程中使用,其与NIVIDA 合作开发提供了丰富的 GPU 即用模块,低门槛的扩展方式,多语言接口以及各类主流框架 SDK 的简单接入,方便用户快速打造高效的全 GPU 视频处理流水线,有效解决开发效率低,链路缺乏整体优化的问题,使得 GPU 能够充分发挥其强大的并行计算能力,应用于各类视频 AI 场景。目前BMF主要应用于视频转码、视频抽帧、视频增强、...
强大的高效视频处理框架——BMF | 社区征文
## BMF 概述BMF 是一款强大的跨平台、多语言、可定制的视频处理框架,用起来特别便利和强大,并且支持 GPU 加速。我粗略的体验了一番,BMF会成为日后工具箱中的重要一员,有了它需要转码时再也不用辛辛苦苦的到处寻找... Step2:AI 视频处理是十分消耗性能的,需要庞大的算力,建议开启 GPU。```torch.cuda.is_available()```Step3: 设置 BMF 管道的执行顺序```graph = bmf.graph()video = graph.decode({"input_path": input...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
**输入图片Input**通过编码器被到转换到潜在空间,得到潜在空间的图片表示**Latent Image Input****Step 2**. 配合**Conditioning**,**Diffusion Model**对**Latent Image Input**进行处理,产生**Latent Image Output****Step 3**. 解码器将由**Diffusion Model**产生的**Latent Image Outpu**t映射回像素空间,得到**输出图片Output****图片通过VAE转换到低维空间,配合Conditioning的DM产生新的变量,再通过VAE将生成的变量...
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视频转换cuda无效-相关内容
新功能发布记录
对业务侧使用的 CUDA 等软件不同版本进行适配。 华北 2 (北京) 2024-01-31 自定义 GPU 驱动安装说明 华南 1 (广州) 2024-01-30 华东 2 (上海) 2024-01-30 AIOps 套件支持生成和下载巡检/故障诊断报告 【邀测·申请... 支持部署方式在 ECS 和 VCI 之间互相转换。 华北 2 (北京) 2024-01-31 组件管理 华南 1 (广州) 2024-01-30 华东 2 (上海) 2024-01-30 集群升级功能支持升级到 Kubernetes 1.26 版本 【邀测·申请试用】集群升级功能...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
**输入图片Input**通过编码器被到转换到潜在空间,得到潜在空间的图片表示**Latent Image Input****Step 2**. 配合**Conditioning**,**Diffusion Model**对**Latent Image Input**进行处理,产生**Latent Image Output****Step 3**. 解码器将由**Diffusion Model**产生的**Latent Image Outpu**t映射回像素空间,得到**输出图片Output****图片通过VAE转换到低维空间,配合Conditioning的DM产生新的变量,再通过VAE将生成的变量...
【高效视频处理】BMF 项目安装与老视频修复体验全流程及总结 | 社区征文
目前广泛应用于字节跳动的视频串流、直播转码、云剪辑和移动前/后处理场景。该框架每天处理超过 20 亿个视频。: print('warning: GPU is not available, the computation is going to be very slow...') weight_path=Path('/content/DeOldify') if op...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
而各家 ASIC 由于具备类似 CUDA 的开发生态,往往都需要单独适配,且各家 ASIC 往往都会自带一套自身的软件栈,从使用方式,硬件管理,监控接入等层面,都需要额外开发。这些相比沿用 GPU,都是额外成本。... 是将实际部署环节的 **模型转换、性能压测** 简化出来。用这样的方法,可以保证评估的结果具备高可复现,迁移到实际业务中时也不会出现大的偏差。。详细信息,参考 配置参数。 新增 “媒体设备状态” 和 “媒体设备错误” 相关枚举项和说明,替换已有 “本地/远端音视频流状态及错误码” 相关枚举项和说明。详细信息,参考 媒体设备... 新增 “画布设置无效” 相关的错误码说明及操作建议。详细信息,参考 错误码(30008)。 Web/H5Web/H5 端 SDK 包含以下新增功能和变更: 新增键位映射配置界面,将鼠标操作和键盘操作映射为手游的 Touch 和手势滑动事...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_t... 我们将编码后的序列转换为PyTorch张量,并将其发送到GPU设备进行推理(如果可用)。```python input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids])...
类型详情
CapturePreference csharp public enum bytertc.CapturePreference视频采集模式 Defined in : IRTCVideo.cs 枚举值类型 值 说明 KAuto 0 (默认)自动设置采集参数。SDK在开启采集时根据服务端下发的采集配置结合编码参数设置最佳采集参数。 KManual 1 手动设置采集参数,包括采集分辨率、帧率。 KAutoPerformance 2 采集参数与编码参数一致,即在 SetVideoEncoderConfig1 中设置的参数。 VideoCaptureConfig csharp public struct ...
GPU推理服务性能优化之路
以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。# 二、理论篇## 2.1 CUDA架构![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/27ebca6de8004f9f8babb3379...
附录
没有在请求的header中添加授权信息 1010340000013 {"msg":"无效的 SDK Token, 请重新获取","code":1010340000013} 一种可能是,获取 token 的时候请求方式不正确,应该是post请求,使用get请求会报这个错。还有一个... Id Mapping服务返回结果无法转换为长整型的基准ID 1060240010004 {"msg":"Find Finder Id Error","code":10004} 未找到cdp id type对应的finder id 1060340010001 {"msg":"File Name Too Long","code":10001} 文件...
