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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使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景

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思考模型和问答模型的区别 思考模型：用于任务规划和选择组件，主要用于工作流、知识库、工具的调用，以及入参的识别传递等。 问答模型：主要用于问答及总结。 父主题： AI原生应用引擎

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集，配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示

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呼损率表示排队过程中挂机的呼叫数/用户的摘机的总呼叫数。 此处设置为最低呼损率的阈值。 当系统计算呼损率高于该值，时将减少当前座席的分配的呼叫数，避免呼损率继续增加。 外呼接通率 接通的呼叫数占全部呼叫数的比值，此处为阈值。当低于该接通率设置时，将减少分配到该座席的呼叫数。 用户等待时间

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删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。

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模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，搜索得到较好结果的参数进行后续训练。训练过程中可选择在验证数据集上进行评估，评估结果更好的模型参数将会保留。 提取降维之后数据：完成模型训练后，生成降维后的结果数据。 当您在运行AutoGenome示例出现“Warning：restart

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安装成功后，如图5所示，软件包安装列表页面展示安装的软件包。 图5 软件包安装列表 参见4～6，继续完成包ISDP__IntelligentSchedulingModel_bp-XX.XX.XX.预置数据包.zip和ISDP__IntellScheduleBaseline-XX.XX.XX.zip的安装，安装完成后，如图6所示。

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BP账户能使用消息&短信服务吗？ 不能。BP账户及其子账户都不能开通和使用华为 云消息 &短信服务。 父主题： 认证相关

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时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题： 学件开发指南

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删除批量预测作业 删除批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 批量预测

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编辑批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。

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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。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description

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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TI CS 联邦预测进行新数据离线预测

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要素的情况。如果您有新的观测数据，可以使用微调来更新模型的权重，以适应新数据。 区域中期海洋智能预测模型的训练类型选择建议： 区域中期海洋智能预测模型的训练支持预训练、微调两种操作，如果直接使用平台预置的区域中期海洋智能预测模型不满足您的使用要求时，可以进行预训练或微调。预训练、微调操作的适用场景如下：

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注册业务模型和技术模型之间的关系 概述 注册业务模型和技术模型之间的关系是指注册业务模型中的逻辑实体和实体属性，即将资产目录中创建的业务模型和模型采集到的技术模型进行映射关联。将本身不可读的表、字段、API等信息全部转化为带有业务语义的模型，让各个部门、各个系统、各个开发者在用数

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在线服务运行中但是预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的 问题现象 在线服务启动后，当在线服务进入到“运行中”状态后，进行预测，预测请求发出后，收到的响应不符合预期，无法判断是不是模型的问题导致的不符合预期。 原因分析 在线服务启动后，ModelArts提供两种方式的预测： 方式1

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告知安全运维人员的响应闭环。 黑/白名单汇集 可将MTD服务或其它所有服务历史发现的情报通过纯文本（Plaintext）格式添加到 威胁检测服务 中，也可将白名单添加到威胁检测服务，实现自定义威胁检测的范围，威胁检测服务会忽略白名单中IP地址的活动并对情报中IP地址的活动生成告警结果。

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