Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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”。 预测长度：预测的样本数量，默认值“1”。例如当前数据是按小时采集的3000条样本数据，如果想通过模型预测未来1天的样本数据，因为按小时采集，所以为24条数据，那么“预测长度”需要配置为“24”。 预测粒度：保持默认值。 预测类型：取值说明如下所示。本次请选择“时空预测”。

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服务预测 服务预测失败 服务预测失败，报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout

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实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题： 联邦预测作业

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CPI预测 CPI预测基于蛋白质的一级序列和化合物的2D结构进行靶点匹配，精确的预测化合物-蛋白相互作用。 单击“CPI预测”功能卡片，进入配置页面。 配置靶点文件。 支持3种输入方式，分别是输入氨基酸序列、选择文件、输入PDB ID 输入FASTA格式氨基酸序列，输入框最多支持

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预测接口 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 String

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批量预测 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题： 联邦预测作业

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预测机制 预测的准确性 预测主要是基于用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，并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。由于预测是一种估计值，因此可能与您在每个账期内的实际数据存在差异。

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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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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

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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。

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Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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serverless带来的免VM运维。 镜像制作 tensorflow社区有tensoflow的基础镜像，已经装好了基础的tensorflow库，它分支持GPU和支持CPU两个版本，在镜像中心即可下载。 GPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.15.0-gpu CPU版本地址为

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服务预测失败 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，预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XX

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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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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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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

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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

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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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。

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