负载目标的一致性，可确保充分预配资源，防止资源浪费或工作负载过载。 确定资源需求 根据需求和预测分析的结果，进行容量评估和规划。确定系统所需的计算资源、存储资源和网络带宽等资源，以满足系统的性能要求。 计算资源：根据预测的需求，计算所需的CPU、GPU、内存等计算资源，并根据实际情况进行选择和配置。

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容量配置 管理线缆颜色和类型 管理标签 设置容量阈值 设置容量开关 父主题： 容量管理

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容量报告 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 按照前文步骤进行日常风险预测或重保风险预测。 左侧导航树选择“容量优化 > 容量报告”。 点击报告右侧“下载”，点击“是”进行容量报告下载，您也可以在日常风险预测和重保风险预测页面内进行报告导出。

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选择目标实例，单击“详情”，进入“实例概览”页面。 单击“容量预估”，在“空间概况”区域，查看磁盘容量空间的使用情况。 图2 空间概况 您可以查看到如下信息： 磁盘空间的使用率 磁盘剩余可用空间以及磁盘总空间大小 近一周日均增长量 预计可用天数 如果近一周日均增长为0GB，即近一周没有容量的使用，预计可用“无限”天，可用天数将不展示。

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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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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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容量管理 了解容量管理 操作流程全景图 容量规划 容量配置 父主题： 运营管理

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磁盘容量 磁盘容量是用户购买文档数据库服务DDS实例时，选择购买磁盘的大小（单位：GB）。 实例所占用的磁盘容量除用户集合数据外，还有实例正常运行所需要的空间，如系统数据库、索引等。 请确保文档数据库服务DDS实例具有足够的磁盘容量来存储数据，否则可能导致实例只读。若因磁盘容量不足

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容量类 我需要购买多大的云备份存储库容量？ 为什么备份容量会大于磁盘中实际容量？ 云备份存储库存储容量不足怎么办？ 为什么删除备份后存储库已用容量变化小？ 云备份存储库已使用容量为什么突然激增？ 存储库存储容量达到上限后，还会继续执行备份吗？ 云备份如何调整存储库的容量告警阈值？

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容量预估 操作场景 RDS for SQL Server提供多层次的空间监控与分析，从实例级别到数据库级别再到数据表级别，帮助用户快速了解当前空间相关信息，快速发现和定位数据库空间相关问题。 约束限制 如需使用容量预估功能，请联系客服申请。 空间概况 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。

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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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重保风险预测 使用场景 仅白名单用户可以使用重保风险预测。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化 > 重保风险预测”。 单击“风险分析”进行风险预测配置。 批量参数设置，选择活动时间段。 配置容量阈值，

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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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调试代码。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签，重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码：其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class，否则会导致预测失败。

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ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质，包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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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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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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查询DeH容量 功能 查询DeH专属主机，即已发放不同型号规格的DeH专属主机已分配量台数、剩余可用量台数等。 SLA项 定义 请求成功率 ≥99% 可用性 Tier 2 数据一致性 强一致 吞吐量 60 次/分钟 TP50请求时延 200 ms TP99.9请求时延 300 ms

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