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平均绝对误差 平均绝对误差是预测值与真实值之间绝对误差的均值。它同样用于衡量模型预测值与实际值之间的差异,数值越小,表明模型预测的准确性越高。 真实值和预测值 真实值和预测值在图表中的对比情况。 准确率 模型预测结果中,所有预测正确的样本占总样本的比例。数值越高,模型效果越好。
函数支持json序列化和反序列化 使用NET Core CLI 使用Visual Studio 父主题: 开发事件函数
时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错:ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v
在“创建部署”页面,参考表1完成部署参数设置。 表1 预测大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“预测大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安
使用Visual Studio 新增json序列化和反序列化接口,并提供HC.Serverless.Function.Common.JsonSerializer.dll 。 提供的接口如下: T Deserialize<T>(Stream ins):反序列化值传递到Function处理程序的对象中。
服务预测失败 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态,向服务发起推理请求,预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XX
发布训练后的预测大模型 预测大模型训练完成后,需要执行发布操作,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击模型名称进入任务详情页。 单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。
返回下一个序列值,currval表示返回当前序列值。 可以通过schema.seq.nextval、schema.seq.currval使用,如果不指定schema,默认是当前连接schema下的全局序列。 支持并发获取全局序列,在多session下并发通过schema.seq.
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页,查找待删除的作业,单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态,需要单击“停止部署”后,方可删除。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。
实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式,允许用户利用POST请求,在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题: 联邦预测作业
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面
管理预测大模型训练任务 在训练任务列表中,任务创建者可以对任务进行编辑、启动、克隆(复制训练任务)、重试(重新训练任务)和删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,可进行如下操作:
因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。数据从平台发送到服务,服务预测推理,再将结果返回的时间不超过限制,可以成功返回预测结果。当服务预测的时间过长或者频繁预测导致服务接收不过来请求,即会出现该报错。 可以通过以下方式解决问题: 服务预测请求内容过大时,会因数据处理慢
时间宏变量使用解析 在创建表/文件迁移作业时,CDM支持在源端和目的端的以下参数中配置时间宏变量: 源端的源目录或文件 源端的表名 “通配符”过滤类型中的目录过滤器和文件过滤器 “时间过滤”中的起始时间和终止时间 分区过滤条件和Where子句 目的端的写入目录 目的端的表名 支持
创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮,进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型,点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
批量预测 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题: 联邦预测作业
服务预测 服务预测失败 服务预测失败,报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout
序列管理 创建序列 在“对象浏览器”窗格,右键单击“序列”,然后选择“创建序列”。Data Studio弹出“创建序列”对话框。 设置相关参数以创建序列。 在“序列名称”字段输入序列名称。 勾选“区分大小写”,“序列名称”字段文本将区分大小写。例如,输入的序列名称为“Employ
部署预测大模型 创建预测大模型部署任务 查看预测大模型部署任务详情 管理预测大模型部署任务 父主题: 开发盘古预测大模型