召回率 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。 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。 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。 F1值

查看更多 →

多层感知机预测(PyTorch) 概述 使用PyTorch实现的多层感知机分类算法，可运行于异构资源池上。 该算子通过cuda自动判断GPU是否可用。如果GPU可用，优先使用GPU训练；否则使用CPU训练。 输入 参数 参数说明 train_url train_url为存储模型文

查看更多 →

执行实时预测作业 执行实时预测作业 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，单击“模型部署”，开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写要预测的“

查看更多 →

于已标注部分节点标签，预测未知节点标签的情况。 说明： 当initial取值为“字符串”时，其中具有初始化标签的点的数量应大于0，小于点总数。 - 关于迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）参数如何调节，请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 reponse_data参数说明

查看更多 →

* as bp from "bp"; //......（其他代码） const client = bp.newInstanceClient(); client.start(BPM名称, BPM版本号, BPM中定义的变量); 脚本样例如下： import * as bp from

查看更多 →

云商店客户服务商销售激励政策包括三种场景：华为云经销商业绩激励政策、云商店分成政策、伙伴运营基地政策。 销售激励政策详细说明 华为云经销商业绩激励政策：当客户绑定的bp账号与申请专属优惠/特殊商务的客户服务商账号一致时，享受该政策，激励详情可参考《2023年华为云合作伙伴销售激励政策（中国区）》、《

查看更多 →

分子属性预测作业管理 创建分子属性预测作业 查询分子属性预测作业详情 父主题： API（盘古辅助制药平台）

查看更多 →

* as bp from "bp"; //......（其他代码） const client = bp.newInstanceClient(); client.start(工作流名称, 工作流版本号, 工作流中定义的变量); 脚本样例如下： import * as bp from

查看更多 →

算法类型 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。

查看更多 →

查询联邦预测作业列表 功能介绍 查询联邦预测作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-predicted-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

查看更多 →

练生成商品识别模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的商品识别功能。 零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 根据工作流指引，开发热轧钢板表面缺陷检测服务，通过上传训练数据，训练生成缺陷识别模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的热轧钢板表面缺陷识别功能。 热轧钢板表面缺陷检测工作流

查看更多 →

使用成本单元查看成本分配 通过企业项目维度查看成本分配 通过成本分析探索成本和使用量 通过标签分析成本 利用成本分析进行预测 使用预测和预算来跟踪成本和使用量 创建预测预算并接收告警 使用预算报告定期跟踪预算进展 根据计费模式优化成本 按需转包年包月的成本优化评估 资源包使用率和覆盖率分析

查看更多 →

务。 选择左侧导航栏“自动学习>前往新版>创建项目”，进入创建预测分析界面。 图3 预测分析 选择数据集、标签列（数据中预测结果的列，本示例中为str7），若没有数据集，可以单击“创建数据集”进行创建。 图4 创建预测分析 图5 创建数据集 当执行到服务部署时，选择资源池、AI应用及版本，单击“继续运行”。

查看更多 →

查询分子属性预测作业详情 功能介绍 查询分子属性预测作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

查看更多 →

认证问题 个人用户能使用消息&短信服务吗？ BP账户能使用消息&短信服务吗？ IAM用户能使用消息&短信服务吗？ 合作伙伴账号能使用短信服务吗？ 消息&短信服务是否支持海外站点接入？ 短信服务接入是否支持IP白名单？如何配置？

查看更多 →

0201”:“Request entity too large”。请减少预测请求内容后重试。 当使用API调用地址预测时，请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。 使用ModelArts console的预测页签进行的预测，由于console的网络链路的不同，要求请求体的大小不超过8MB。

查看更多 →

因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。数据从平台发送到服务，服务预测推理，再将结果返回的时间不超过限制，可以成功返回预测结果。当服务预测的时间过长或者频繁预测导致服务接收不过来请求，即会出现该报错。 可以通过以下方式解决问题： 服务预测请求内容过大时，会因数据处理慢

查看更多 →

址）预测时，对请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。 如果是从ModelArts console的预测页签进行的预测，由于console的网络链路的不同，此时要求请求体的大小不超过8MB。 处理方法 尽量避免请求体大小超限； 如果有高并发的大流量推理请求，请提工单联系专业服务支持。

查看更多 →

进入在线服务详情页面，选择“预测”，设置请求路径：“/generate”，输入预测代码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”，单击“预测”既可看到预测结果。在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 图8 预测 Step5 推理服务高阶配置（可选）

查看更多 →

在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务，服务处于运行中状态，预测时报错：{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面

查看更多 →

在线服务预测报错ModelArts.4302 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后，向运行的服务发起推理请求，报错ModelArts.4302。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4302有多种场景，以下主要介绍两种场景： "error_msg":

查看更多 →