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得到模型时的输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列(列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%)。 当前由于特征筛选算法限制,预测数据列建议放在数据集最后一列,否则可能导致训练失败。 表格数据集示例: 以银行存款预测数据集为例:根据预测人的年龄、工作类型、
ModelArts数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型,该模型以其他列的数据为输入,以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。
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
训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。
中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据,企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型,进一步优化模型预测的精确率,再创建新的联邦预测作业,产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
调试代码。 单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签,重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码:其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class,否则会导致预测失败。
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
比较指标值和阈值的关系。 比较关系分为>、>=、<、<= 2)智能预测:一种趋势预测方式,根据输入,基于算法预测未来容量趋势。 预测趋势:基于预测算法,根据参考时间段内(过去一个月)的容量趋势,预测未来7天的容量趋势; 风险实例:参考时间段内的容量和预测时间段内的容量,任何一个满足安全阈值,就认为是风险实例,会被输出到风险结果中。
预测接口(排序) 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是
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
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。
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
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。
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
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
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。
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。