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在实际或预测超过预算阈值时，自动发送通知给指定消息接收人。客户还可以创建预算报告，定期将指定预算进展通知给指定消息接收人。 下面将介绍几类常见的通过预测、预算跟踪成本和使用量的任务： 功能一：创建预测预算并接收告警 功能二：使用预算报告定期跟踪预算进展 父主题： 使用预测和预算来跟踪成本和使用量
附录 名词解释 对象存储服务 OBS：是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 函数工作流 FunctionGraph：是一项基于事件驱动的函数托管计算服务。使用FunctionGraph函数，只需编写业务函数代码并设置运行的条件，无需配
单击“上传”选择上传一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图6 查看预测结果（1）--没戴口罩 图7 查看预测结果（2）--戴口罩 后续操作：清除相应资源 在完成预测之后，建议关闭服务，以免产生不必要的计费。 停止运行服务 预测完成后，单击页面右上角的“停止”，即可停止该服务。
联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题： 计算节点API
时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题： 学件开发指南
使用预测和预算来跟踪成本和使用量 概述 功能一：创建预测预算并接收告警 功能二：使用预算报告定期跟踪预算进展
执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数
GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于
S目录，可以获取批量服务预测结果，包括预测结果文件和模型预测结果。 如果预测成功，目录下有预测结果文件和模型预测结果；如果预测失败，目录下只有预测结果文件。 预测结果文件：文件格式为“xxx.manifest”，里面包含文件路径、预测结果等信息。 模型预测结果输出： 当输入为图片
已开启加密并保存的环境变量值，取消加密后将重置为空。 图1 添加环境变量 配置完成后，单击“确定”保存环境变量。 环境变量配置完成后，即可在函数中使用环境变量，具体应用示例可参见环境变量应用示例。 环境变量预置值 FunctionGraph预置的环境变量如表2所示。 表2 环境变量预置值说明
数据发布”，单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面，选择“预测”类型的数据集。并根据训练任务场景选择“时序”、“回归分类”类型的数据。 图2 创建预测类数据集发布任务 当前预测类数据集仅支持发布默认格式，选择好数据集的发布格式后，单击“下一步”。 设置数据集
实施步骤 准备工作 快速部署 开始使用 快速卸载
使用AutoGenome镜像 AutoGenome是Notebook镜像，利用AutoML等技术帮助科研工作者在基因组学数据上端到端实现深度学习网络搜索，训练，评估，预测和解释的工具包。 使用AutoGenome镜像的详细步骤如下所示： 步骤1：订阅镜像 步骤2：创建Notebook 步骤3：预览AutoGenome案例
ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列
ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列
使用ModelArts Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式
ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列
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