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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
使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别,先显示这个图片,命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果,命令如下。 1 2
场景五:利用成本分析进行预测 预测主要是基于客户在华为云上的历史成本和历史用量情况,对未来的成本和用量进行预测,您可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量。 场景示例 客户想要查看未来1年的成本预测数据,方便进行年度预算。由于预测是一种估计值,因此可能与您在每个账期内
ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质,包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数
在线服务预测报错DL.0105 问题现象 在线服务预测报错DL.0105,报错日志:“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码
分子属性预测 基于盘古药物分子大模型,预测化合物ADMET相关的80多种成药属性,有些属性的预测值会给出置信区间,更好地辅助分子设计。 单击“分子属性预测”功能卡片,进入配置页面。 图1 小分子配置页面 在配置页面输入分子信息,及配置相关参数。 输入方式:支持绘制分子、选择文件、手动输入。
在线服务预测时,如何提高预测速度? 部署在线服务时,您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时,您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
功能一:创建预测预算并接收告警 客户可以针对每天、每月、每季度、每年的成本或使用量情况创建预算告警。 场景示例 客户需要创建一个弹性云服务的按需成本预测预算,每月预算金额为1200元,当预测金额高于预算金额的80%时发送预算告警。 创建预测预算时,必须先开通预测功能,具体操作请参见预测机制。
在线服务预测报错ModelArts.4206 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,报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行,ModelArts
创建分子属性预测作业 功能介绍 创建分子属性预测作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
关联预测(link_prediction)(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入起点ID。 String - - target 是 输入终点ID。 String - - 表2 response_data参数说明
查看预测外呼 前提条件 管理员已为指定座席人员建立预测外呼任务,并启动任务。 座席处于空闲态,预测外呼配有外呼数据且已经启动。 操作步骤 外呼业务代表进入云联络中心,输入账号、密码登录。 选择“外呼任务 > 座席外呼任务”。 图1 外呼任务 点击外呼结果,可查看外呼结果。 表1 预测外呼结果提示元素说明
ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 功能介绍 计算小分子的物化性质,包括默认的吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity),以及用户自定义的属性。 URI POST /v
重保风险预测 使用场景 仅白名单用户可以使用重保风险预测。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化 > 重保风险预测”。 单击“风险分析”进行风险预测配置。 批量参数设置,选择活动时间段。 配置容量阈
预测性维护功能 设备概览操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“设备概览统计”。 图1 设备概览统计 预测设备台账操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“预测设备台账”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”,进入“添加预测设备台账”页面。 图2 添加预测设备台账1
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景
发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下: 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集,没有发布新的数据集。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告
的方式,实现对电池、电机和电控数据的预测分析。适用于电池、电机、电控等数据的预测分析场景,可以帮助企业更好的了解产品的性能,从而更好的进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于AI开发平台ModelArts,一键部署电池、电机、电控数据分析预测系统。解决方案架构图如下: 图1 方案架构图
成本和使用量预测 预测机制 预测的应用