en的值即为Token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 smiles 是 String 分子SMILES表达式 custom_props 否 Array of CustomProp objects 用户已开启的自定义属性集合 表4 CustomProp 参数

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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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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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“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表页面。 单击目标服务名称进入服务详情页面，单击下方的“预测”页签，输入预

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= csv.DictReader(csv_file) # 将 CS V 文件转换为字典列表 data = [row for row in csv_reader] # 将字典列表转换为 JSON 格式 with open('./training_data.json', 'w')

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使用容量优化 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化”。 页签默认为“风险识别”，点击“配置”。 图1 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

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物品ID，单击“预测”后显示预测结果，如图2所示。如果是关联推荐，则需要配置“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2 表单预测 获取预测接口 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“推荐业务>智能场景”，进入智能场景列表页面。 单击“已

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输出到风险结果中。 支持的参数如下表1所示： 表1 参数 参数说明 生效时间段 用于指定参考的负载数据。系统会找出该时间段内的容量峰值，用于预测容量峰值 选择云服务 用于指定需要进行容量负载分析的云服务 压力系数 用于指定业务流量增加的倍数。预测峰值=生效时间段内的容量峰值*（1+压力系数）

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，单击“预测”后显示预测结果，如图2所示。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图2 表单预测 获取预测接口 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“推荐业务>自定义场景”，进入自定义场景列表页面。 单击“已完成”状态的目标服务名称进入自定义场景详情页面，单击“预测”页签，您

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Score）。下表为具体说明： 表1 离散值评估结果包含指标说明 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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当服务部署失败：您可以单击服务名称左侧的查看失败原因，根据失败原因对服务配置进行调整，重新部署。常见的可能失败原因及解决方法请参见表1。 表1 部署失败解决方法 报错 失败原因 解决方法 Failed to deploy service(A maximum of (5) real-time service

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推理结果以“JSON”体的形式返回，具体字段请参见表1。 表1 参数说明 字段名 类型 描述 detection_classes 字符串数组 输出物体的检测类别列表，如["yunbao","cat"] detection_boxes 数组，元素为浮点数数组 输出物体的检测框坐标列表，坐标表示为 detection_scores

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动学习总览页面。 在自动学习列表上方的搜索框中，根据您需要的属性类型，例如，名称、状态、项目类型、当前节点、标签等，过滤出相应的工作流。 单击搜索框右侧的按钮，可选择自动学习的基础设置，需要的显示列。 表格内容折行：默认为关闭状态，启用此能力可让表格内容自动折行，禁用此功能可截断文本。

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F1值（F1 Score）。下表为具体说明： 表1 离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 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。

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说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务，操作指导请参见“访问在线服务”。 目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 图2 预测结果 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 表示图片预测的标签。 scores

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在线服务API 获取规格列表 部署服务 预测接口 预测接口（排序） 预测接口（文本标签） 更新服务 查询服务列表 查询服务详情 订阅服务 停止/启动服务 删除服务 查询镜像列表 父主题： API（V1不推荐）

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在次月4日12点后查看或导出摊销成本。 预测的成本数据 “成本分析”页面图表中携带“**”标识的每日/每月数据为预测数据。预测数据根据您筛选条件覆盖的历史数据进行估算，按天预测暂未考虑周期性，与预测时段内的实际数据不同，仅供参考。 成本预测至少需要3个月的历史数据为分析依据，若您的历史数据不足，则不能提供预测结果。

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Step2 使用模型进行预测 模型建立完成后，使用已经保存好的模型和餐厅预测数据，可以预测销售额。 在算链页签的预置算链目录下， 双击打开销售销量预测， 如图9所示。 图9 销售销量预测 单击导航栏运行算链。运行过程需要几分钟，请耐心等待。当所有节点都变为绿色，表示算链运行成功，如图10所示。

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SSS”(其中hh表示小时，mm表示分钟，ss表示秒，SSS表示毫秒)。 @modelarts:feature 否 Object 物体检测标签专用内置属性：形状特征，类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下：

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混淆矩阵 概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类；

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资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。如果公共资源池下规格为空数据，表示当前环境无公共资源。建议使用专属资源池，或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数：默认为1，输入值必须是1-5之间的整数。

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