联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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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。

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。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可输入代码进行测试。在“自动学习”页面，在服务部署节点，单击“实例详情”进入“在线服务”界面，在“预测”页签的“预测代码”区域，输入调试代码。

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创建测试需求 方案通过审核后，伙伴测试工程师进入工作空间，点击“需求管理”，方案评审通过后，会自动创建一个需求，可以直接在该需求上“编辑”完善需求；也可以通过左上角的“新建”按钮，创建新的需求。华为云认证测试需要创建功能测试、性能测试、安全测试、可靠性测试、集成测试，认证测试要求参见华为云认证测试内容与要求。

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在左侧导航栏选择“交付中心-需求管理”，点击对应项目右侧的【需求分析】按钮，进入需求分析页面。 图1 需求分析入口 添加需求项 需求类型包括数据平台、 数据治理 、数据应用和交付件，支持自定义需求类型；需要填写交付需求名称及相关描述，支持批量导入交付需求，支持上传附件。 分析完成后提交需求给技术负责人

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创建测试需求 方案通过审核后，伙伴测试工程师进入工作空间，点击“需求管理”，方案评审通过后，会自动创建一个需求，可以直接在该需求上“编辑”完善需求；也可以通过左上角的“新建”按钮，创建新的需求。认证测试要求参见华为云认证测试内容与要求。 操作步骤 进入需求管理页面。 图1 需求管理页面

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客户需求基本信息包含：客户需求来源、提报人、客户需求名称、交付方式、客户需求类型、客户需求空间、客户主要诉求、预计签单日期、销售联系人、销售联系方式、客户需求描述、客户感兴趣的方案。 需求来源分为以下三类： 需求来源 来源说明 商家操作 客户服务商 客户服务商根据客户需求匹配联营商品。 商家可联系销售

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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需求计划功能 计划单元（DPU）的维护 需求计划创建、编辑与发布 父主题： 实施步骤

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客户需求管理 概述 客户需求处理流程 客户需求管理 父主题： 销售管理

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清空需求动态 功能介绍 清空需求动态 URI DELETE /v4/projects/{project_id}/issue-update-records 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id 表2 Query参数 参数 是否必选

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查询需求树 功能介绍 查询需求树 URI POST /GT3KServer/v4/{project_id}/versions/{version_id}/issue-tree 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释: 项目id，对应"需求管理

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在线服务 步骤7：在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面，单击在线服务名称，进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中，切换到 “预测“ 页签，单击“上传”，从本地上传待预测数据，格式参考算法说明。 本地上传数据完成后，单击“预测”，开始预测。 图9 预测结果 步骤8：清除资源

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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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、

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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

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以调整学习率。取值范围：(0,1)。 权重衰减系数 用于定义权重衰减的系数。权重衰减是一种正则化技术，可以防止模型过拟合。取值需≥0。 学习率 用于定义学习率的大小。学习率决定了模型参数在每次更新时变化的幅度。如果学习率过大，模型可能会在最优解附近震荡而无法收敛。如果学习率过小，

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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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