在部署在线服务时，状态显示为“告警”。 解决方法 使用状态为告警的服务进行预测，可能存在预测失败的风险，请从以下4个角度进行排查，并重新部署。 后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测，请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。 业务内存不正常。 请检查

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如一的执行下去。 图1 组织规划 预测和估算成本 云支出是可变的，本质上很难预测，没有一种预测方法可以适用所有场景。 结合基于趋势（以历史支出作为输入）的预测和基于业务驱动因素（例如新业务上云或区域扩张）的预测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 使用成本中心的成本分析，可

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场景示例 客户需要创建一个弹性云服务的按需成本预测预算，每月预算金额为1200元，当预测金额高于预算金额的80%时发送预算告警。 创建预测预算的报告时，必须先开通预测功能，具体操作请参见预测机制。 步骤一：新建预算 具体操作请参见步骤一：新建预测预算。 步骤二：创建预算报告 登录“成本中心”。

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两种预测方式。 代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID和推荐数量，或者物品项，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”和设置“最大推荐个数”，也可以设置“物品项”。其中ID可以

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行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。 根据前一篇文章，企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 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分辨率、

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在线流程 展示在线流程名称、在线流程ID以及在线流程关于融合、过滤、排序、公共配置和模型相关的参数信息。 预测 可对运行中状态的在线服务进行预测，输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果。 配置更新记录 展示配置相关记录。 单击配置记录前方的可查看该记录下详细的模型信息，包括模型名称

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的横向联邦功能，实现在患者隐私不泄露的前提下，利用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地，可根据该模型案例发散，构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件； 作业发

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务发起预测请求： 方式一：使用图形界面的软件进行预测（以Postman为例）。Windows系统建议使用Postman。 方式二：使用curl命令发送预测请求。Linux系统建议使用curl命令。 方式三：使用Python语言发送预测请求。 方式四：使用Java语言发送预测请求。

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，并参考预测值，识别按需成本异常飙升的场景，同时给出Top潜在根因。帮助客户及时识别异常，从而快速做出反应，以维持预期的成本支出。 商用 异常成本监控 2 成本和使用量预测 预测主要是基于客户在华为云上的历史成本和历史用量情况，对未来的成本和用量进行预测。您可以使用预测功能来估计

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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。 点击报告右侧“删除”，点击“是”进行容量报

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步骤四：预测结果 在线服务部署完成后，单击“预测”页签。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品，模型对预测图片有一定范围和要求，不满足条件的图片会影响预测结果的准确性。

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创建项目 时序预测学件，目前封装在模型训练服务的JupyterLab平台中。可通过在项目中创建JupyterLab环境，体验时序预测学件服务。 时序预测学件支持同时对多指标进行预测。 在模型训练服务首页，单击界面左上角的“创建项目”图标。 弹出“创建项目”对话框。请根据实际情况，配置如下参数：

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Allowed 问题现象 服务预测报错：Method Not Allowed 原因分析 服务预测默认注册的API需要使用POST方法调用。如您使用了GET方法，APIG（API网关）将会拦截请求。 处理方法 使用POST方法调用。 父主题： 服务预测

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的方式，实现对电池、电机和电控数据的预测分析。适用于电池、电机、电控等数据的预测分析场景，可以帮助企业更好的了解产品的性能，从而更好的进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于 AI开发平台 ModelArts，一键部署电池、电机、电控数据分析预测系统。解决方案架构图如下： 图1 方案架构图

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在线服务 部署在线服务时，自定义预测脚本python依赖包出现冲突，导致运行出错 在线服务预测时，如何提高预测速度？ 调整模型后，部署新版本AI应用能否保持原API接口不变？ 在线服务的API接口组成规则是什么？ 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 在

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环比去年：（本年至今成本 - 去年同期成本）/ 去年同期成本 年末预测成本（去年同期、环比去年） 年度 年末预测成本：当前部门到本年年末预计产生的总成本开销 去年同期：当前部门去年整年产生的成本 环比去年：（年末预测成本 - 去年同期成本）/ 去年同期成本 本季至今成本（上季度同期、环比上季度）

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请求超时返回Timeout 问题现象 服务预测请求超时 原因分析 请求超时，大概率是APIG（API网关）拦截问题。需排查APIG（API网关）和模型。 处理方法 优先排查APIG（API网关）是否是通的，可以在本地使用curl命令排查，命令行：curl -kv {预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙，代理和网络配置。

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在实际或预测超过预算阈值时，自动发送通知给指定消息接收人。客户还可以创建预算报告，定期将指定预算进展通知给指定消息接收人。 下面将介绍几类常见的通过预测、预算跟踪成本和使用量的任务： 功能一：创建预测预算并接收告警 功能二：使用预算报告定期跟踪预算进展 父主题： 使用预测和预算来跟踪成本和使用量

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系统直接使用上个月的实际成本设置预算金额。 示例：上个月实际成本为100元，则当月的预算金额为100元。 按本月的预测值 系统根据当月的成本预测值自动设置预算金额。预测功能的具体描述请参见预测的应用与限制。 示例：根据预测功能计算出当月的预测成本为100元，则当月的预算金额为100元。 说明： 如果当前的历史数据不足

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系统直接使用上个月的实际成本设置预算金额。 示例：上个月实际成本为100元，则当月的预算金额为100元。 按本月的预测值 系统根据当月的成本预测值自动设置预算金额。预测功能的具体描述请参见预测的应用与限制。 示例：根据预测功能计算出当月的预测成本为100元，则当月的预算金额为100元。 说明： 如果当前的历史数据不足

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