在服务详情页，选择“预测”页签。 图5 上传预测图片 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。

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海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，

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，同时结合华为大数据、深度学习、大模型等技术深度挖掘企业质量管理潜能，形成端到端的智能决策和快速响应。 解决方案实践的应用行业推荐： 服务于制造业，主要目标行业为智能汽车与新能源、高端装备、电子3C、半导体等行业。针对解决制造企业普遍存在的质量问题难以预测、质量结果无法追溯、上下

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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进入服务预测界面，在“预测”页签单击“上传”，选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflowers”和检测的评分。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的

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。由于不需要使用容器隧道封装和NAT地址转换，云原生网络2.0模型与容器隧道网络模型和VPC网络模型相比具有比较高的网络性能。 图1 云原生网络2.0 在云原生网络2.0模型的集群中，Pod依赖弹性网卡/辅助弹性网卡对外进行网络通信： 裸金属节点上运行的Pod使用ENI网卡。 E

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、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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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

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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。

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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

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在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时，表示已进入模型服务，一般是模型推理代码编写有问题。 请根据构建日志报错信息，定位服务预测失败原因，修改模型推理代码后，重新导入模型进行预测。

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预测的应用 用户开通预测功能后，可以通过预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量，也可以根据预测数据设置预算提醒，以达到基于预测成本进行预算监控的目的。 查看预测数据 登录“成本中心”。 选择“成本洞察 > 成本分析”。 设置周期。 按月查看预测数据时，支持的周期为：当前月、+3M、+6M、+12M；

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推理脚本、配置文件、模型数据；另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。 使用 函数工作流 FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。

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入服务预测界面，在“预测”页签单击“上传”，选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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文件管理是 可信智能计算服务 提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题： 可信联邦学习作业

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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训练数据集创建流程 数据是大模型训练的基础，提供了模型学习所需的知识和信息。大模型通过对大量数据的学习，能够理解并抽象出其中的复杂模式，从而进行精准的预测和决策。在训练过程中，数据的质量和多样性至关重要。高质量的数据能够提升模型对任务的理解，而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种情况。因

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