图7 服务部署成功 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。 图8 预测样例图 图9 预测结果 当预测界面显示出预测结果时，表示预测功能正常。此时您已经顺利完

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图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：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。 precision：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。

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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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图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：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。 precision：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。

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AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型，目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据，对盘古药物分子大模型进行微调，进行属性预测和迭代活性优化，实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据，对盘古药物分子大模型进行增量预训练，提升化合物表征精度。

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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 在线服务处于

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函数支持json序列化和反序列化 使用NET Core CLI 使用Visual Studio 父主题： 开发事件函数

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rk下的最大max-model-len。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 序号 模型名 32GB显存 64GB显存 最小卡数 最大序列(K) max-model-len 最小卡数 最大序列(K) max-model-len 1 llama-7b 1 16

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rk下的最大max-model-len。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 序号 模型名 32GB显存 64GB显存 最小卡数 最大序列(K) max-model-len 最小卡数 最大序列(K) max-model-len 1 llama-7b 1 16

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integer 模型训练数据量。 status integer 模型状态。0表示模型无效，1表示模型有效，2表示模型待更新，3表示模型处于黑名单中。 train_count integer 模型总训练次数。 train_failure_count integer 模型训练失败次数。

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DOMAIN_NAME 调用预测请求的账号名。 DOMAIN_ID 调用预测请求的账号ID。 PROJECT_NAME 调用预测请求的项目名。 PROJECT_ID 调用预测请求的项目ID。 USER_NAME 调用预测请求的用户名。 USER_ID 调用预测请求的用户ID。 “#”

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