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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。
数据分类预测 功能介绍 针对特定场景的分类任务，用户传入分类数据，使用模型对指定的预测目标进行分类预测。 URI POST /v1/{project_id}/infer-api/proxy/service/{deployment_id}/ 获取URI方式请参见请求URI。 表1 推理接口路径参数
作业类型。作业类型:SQL.联合SQL分析,HFL.横向联邦学习,VFL.纵向联邦学习,PREDICT.预测 creatorName String 创建人名称，最大值128 create_time String 创建时间。 hfl_type String fl作业类型枚举。1.TRAIN训练
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
训练预测大模型 预测大模型训练流程与选择建议 创建预测大模型训练任务 查看预测大模型训练状态与指标 发布训练后的预测大模型 管理预测大模型训练任务 预测大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古预测大模型
评测预测大模型 创建预测大模型评测数据集 创建预测大模型评测任务 查看预测大模型评测报告 管理预测大模型评测任务 父主题： 开发盘古预测大模型
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
epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
0201”:“Request entity too large”。请减少预测请求内容后重试。 当使用API调用地址预测时，请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。 使用ModelArts console的预测页签进行的预测，由于console的网络链路的不同，要求请求体的大小不超过8MB。
全局序列 全局序列概述 nextval、currval在全局序列的使用 全局序列在INSERT或REPLACE语句中的使用 父主题： SQL语法
序列管理 查看sequence详情 父主题： GaussDB(DWS)（即将下线）
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
数据回归预测 功能介绍 针对特定场景的回归任务，用户传入回归数据，使用模型对指定的预测目标进行回归预测。 URI POST /v1/{project_id}/infer-api/proxy/service/{deployment_id}/ 获取URI方式请参见请求URI。 表1 推理接口路径参数
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。
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
Studio平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 图1 我的空间 单击左侧导航栏“调用统计”。 选择当前调用的预测大模型，可以按照不同时间跨度查看当前模型调用信息。 父主题： 调用预测大模型
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
预测大模型 盘古时序预测分类大模型 盘古时序预测回归大模型 盘古融合推荐异常检测大模型 盘古融合推荐分类大模型 盘古融合推荐回归大模型 父主题： 模型推理接口
SEQUENCE 除了为序列指定了cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。
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