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

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支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用

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支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。

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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 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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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，选择实时预测的Tab页，单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后，勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对应模型，再勾选”选

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集成环境只支持外呼任务中配置回调地址。 配置外呼时间。 图2 外呼时间配置界面 在“常规日期时间段”区域设置工作时间的开始时间和结束时间，例如： 9:00~11:30 14:00~18:00 在“特殊日期”区域，单击下方的“添加特殊日期”，添加特殊的时间方案，比如节假日、休息日等。 在“特殊日期时间段”区域设置00:00~23:59。

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权限。 约束限制 避免作业名重复。 必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。

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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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进入服务预测界面，在“预测”页签单击“上传”，选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflowers”和检测的评分。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的

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完成在线服务基本信息和模型仓库及配置。 名称：输入在线服务名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，输入长度不能超过64个字符。 运行时间：设置在线服务运行时间，运行时间到期后，在线服务将自动停止。在线服务的最晚停止时间为模型套餐包的最晚失效时间。模型套餐包的最晚失效时间，可以在“总览”界面，“我的模型”区域查看。

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。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中，创建文件夹，准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果需要部署量化模型，请参考推理模型量化在Notebook

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。 “部署超时时间” 用于设置单个模型实例的超时时间，包括部署和启动时间。默认值为20分钟，输入值必须在3到120之间。 “添加模型版本进行灰度发布” 当选择的模型有多个版本时，您可以添加多个模型版本，并配置其分流占比，完成多版本和灵活流量策略的灰度发布，实现模型版本的平滑过渡升级。

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ed_hour对应时间点模型； 模型训练 若需修改模型参数重新训练模型，可在对应的数据目录（data_url）下，上传config.py文件，修改其中对应参数。 模型注册 model_name：模型参数名称。 部署服务 model_name：模型参数名称，和模型注册部分的需保持一致

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。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中，创建文件夹，准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果需要部署量化模型，请参考推理模型量化在Notebook

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情，进入“模型部署”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”，选择本地音频进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”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”页签中添加音频并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测

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职务序列管理 路径：核心人事-控制台-职岗体系-职务序列 图1 职务序列 职务序列的新增 单击【新建】弹出新建弹窗，在页面输入信息后，单击【保存】，创建成功 图2 新增职务序列1 图3 新增职务序列2 职务序列的编辑 信息如有错误需要更正，单击【编辑】，针对需要修改的信息重新编辑

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SEQUENCE 除了为序列指定cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但最好不要多列共用同一个序列。

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SEQUENCE 除了为序列指定cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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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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全局序列概述 全局序列主要指基于DB的全局序列。 支持修改自增序列初始值。 全局序列主要保证ID全局唯一，并不能保证一定是连续递增的。 对使用DDM自增序列，不允许用户传null值以外的值，当用户不传或传null值时，DDM会默认分配，如果用户手工赋值会有和DDM分配自增键值冲突的风险。

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数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS

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