在线服务预测报错ModelArts.4206 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，向服务发起推理请求，报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行，ModelArts

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在线服务预测报错DL.0105 问题现象 在线服务预测报错DL.0105，报错日志：“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根据报错 日志分析 ，是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码

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靶点化合物结合预测（CPI） 新建CPI任务接口 查询CPI任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

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ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 功能介绍 计算小分子的物化性质，包括默认的吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)，以及用户自定义的属性。 URI POST /v

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场景五：利用成本分析进行预测 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未来时间内可能消耗的成本和用量。 场景示例 客户想要查看未来1年的成本预测数据，方便进行年度预算。由于预测是一种估计值，因此可能与您在每个账期内

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全国超过4亿亩耕地 AI能力强：方案结合华为云EI服务，地物自动识别效率超过95%，作物长势监测8天自动化更新，两周内气象预测准确率超85%，两天内气象预测准确率超95%（5*5km） 数据源丰富：解决方案聚焦三农领域深耕7年，拥有超过30年的历史遥感影像以及气候数据，能够解决政府、种植主体等的需求，推动乡村振兴

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AI开发基本流程介绍 什么是AI AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析

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特定的消费模型，并参考预测值，识别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。 场景示例 客户想要跟踪名下所有按需及包年包月产品的异常支出情况。 按需异常成本检测规则：无需手动设置，通过人工智能算法自动识别费用波动异常。

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使用预测和预算来跟踪成本和使用量 概述 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

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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。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机

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。 功能介绍 GES服务的功能主要有以下5个方面： 丰富的领域算法 支持PageRank，k-core，最短路径，标签传播，三角计数，关联预测等。 可视化的图形分析 提供向导式探索环境，支持图分析和查询结果可视化，允许交互式操作。 查询分析API 提供图查询、图指标统计、Grem

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云服务首页提示DBSS服务预测容量不足如何处理？ DBSS实例磁盘不支持单独扩容，磁盘容量预测无法满足保存至少180天日志的合规要求时，需要进行备份。 此告警为提醒用户实例磁盘使用阈值较高，建议按小时备份。如果已开启了备份，则可忽略该告警 。 父主题： 数据库安全审计功能类

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概述 什么是异常成本监控 异常成本监控引入机器学习，分析用户历史的按需消费和包年包月消费，建立用户特定的消费模型，并参考预测值，识别成本异常飙升的场景，同时给出Top潜在根因。帮助用户及时识别异常，从而快速做出反应，以维持预期的成本支出。 您可以创建如下几种类型的监控器，建议仅采

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第二十次正式发布。 本次变更如下： 分布式缓存服务新增监控指标。 新对接预测服务。 新对接Elasticsearch服务。 主动监控新增GPU指标。 2018-02-28 第十九次正式发布。 本次变更如下： 人工智能服务新增监控指标。 新对接 云数据迁移 服务。 主动监控新增负载指标。 2018-01-30

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概述 联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前 TICS 支持两种类型的预测方式： 批量预测： 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测： 实时预测通过在计算

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大数据分析 人工智能应用 场景概述 2016年AlphaGo横空出世，4:1战胜李世石，17年又以3:0战胜世界围棋冠军柯洁，此后三年，星际，Dota2，德州扑克等均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与

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点击“编辑”，进行风险分析配置。当前支持自定义预测和智能预测两种模式。 1） 自定义预测：一种峰值预测的方式，根据输入预测峰值找出风险实例 。 预测峰值：预测峰值=参考时间段内的历史容量峰值*(1+压力系数)； 风险实例：历史容量峰值和预测峰值，任何一个超出安全阈值，就认为是风险实例，会被输出到风险结果中。

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：训练作业数据，用于和预测数据特征匹配。 暂不支持OBS上传KMS加密的预测数据文件。 文件解压 压缩包的类型只支持zip和tar，压缩包文件名及其路径不能含中文。 单个压缩包解压后文件最大不超过200MB。 预测文件 预测数据文件仅支持 CS V文件。 CSV文件格式需为此步骤下载的预测数据文件

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明和修复项指导如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 说明指导 规则描述 修复项指导 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本

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发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下： 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集，没有发布新的数据集。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测

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单击“预测”页签，包括两种预测方式。 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、推荐数量，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。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

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