深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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统一配置 是否显示未来天气预测：是否展示未来一周的天气预报。 背景颜色：天气预报的背景颜色。 今日温度 是否显示：是否显示今日温度。 字体：今日温度的字体、大小和颜色等设置。 天气图标 是否显示：是否显示天气图标。 图标大小：天气图标的大小。 图标颜色：天气图标的颜色。 城市名字

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科学计算大模型支持训练的模型类型有：中期天气要素预测模型、区域中期海洋智能预测模型。 中期天气要素预测模型选择建议： 科学计算大模型的中期天气要素预测模型，可以对未来一段时间的天气进行预测，具备以下优势： 高时间精度：中期天气要素预测模型可以预测未来1、3、6、24小时的天气情况。高时间精度对于农

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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明天白天降水概率。 明天白天天气 明天白天的天气。 明天夜间天气 明天夜间天气。 明天夜间风向 明天夜间风向。 后天日期 后天日期。 后天最高气温 后天最高气温。 后天最低气温 后天最低气温。 后天降水概率 后天白天降水概率。 后天白天天气 后天白天的天气。 后天夜间天气 后天夜间天气。 父主题：

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支持选择全球中期天气要素预测、全球中期降水预测。 全球中期天气要素预测：通过该模型可以对未来一段时间的天气进行预测。 全球中期降水预测：通过该模型可以对未来一段时间的降水情况进行预测。 模型服务 支持选择用于启动推理作业的模型。 中期天气要素模型包括1h分辨率、3h分辨率、6h分辨

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个性化服务：基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好，提供更加个性化的服务。 农业 科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型，可以对未来一段时间的天气和降水进行预测，全球中期天气要素模型和降水模型能够在全球范围内进行预测，不仅仅局限于某个地区。它的分辨率相当

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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

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华为天气（体验） 华为天气服务，可以查询实时天气和近三天天气。包含“实时天气”、“查询近三天天气”两个执行动作。 连接参数 华为天气（体验）连接器无需认证，无连接参数。 实时天气 实时查询天气情况。 输入参数 用户配置实时天气执行动作，相关参数说明如表1所示。 表1 实时天气输入参数说明

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天气预报 为用户提供天气情况的预测，包含“一周天气预报”执行动作。 连接参数 天气预报连接器使用APIkey认证，创建天气预报连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 天气预报的连接。 描述 否 对于连接的信息描述说明。

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该城市的温度。 风速 该城市的风速。 湿度 该城市的湿度。 天气码 该城市的天气码。 更新时间 该城市天气的更新时间。 三天天气逐日预报 查询近三天天气。 输入参数 用户配置三天天气逐日预报执行动作，相关参数说明如表4所示。 表4 三天天气逐日预报输入参数说明 参数 必填 说明 城市名/城市编码

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创建“查天气”技能 前提条件 已创建试用版机器人、专业版机器人或旗舰版机器人。 创建技能 首先，您需要给机器人创建一个名为“查天气”的技能。 进入 对话机器人服务 管理控制台，在左侧菜单栏中选择“ 智能问答机器人 ”，然后单击已创建机器人的ID或者“机器人管理”按钮。 在“ 问答机器人 ”页

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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选择模型场景，分为“全球天气要素预测”、“全球中期降水预测”、“全球中期海洋智能预测”、“区域中期海洋智能预测”、“全球中期海洋生态智能预测”、“全球中期海量智能预测”。 全球中期天气要素预测模型可以选择1个或者多个模型进行部署。 如果使用全球中期降水预测模型，需要选择1个平台预

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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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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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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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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