深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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GBDT PMML模型预测 概述 读取由scikit-learn等平台生产的GBDT的PMML模型文件，并对新的数据进行预测。当前只支持GBDT的分类模型。预测的结果包含预测的类别及其概率，以及一个包含各个类别，及其概率的详细信息字段。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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TS代码 TS代码。 股票代码 股票代码。 股票名称 股票名称。 地域 地域。 所属行业 所属行业。 股票全称 股票全称。 英文全称 英文全称。 拼音缩写 拼音缩写。 市场类型 市场类型。 交易所代码 交易所代码。 交易货币 交易货币。 上市状态 上市状态。 L：上市 D：退市 P：暂停上市

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单击界面左下方的“模型训练”，界面新增“模型训练”内容。 单击“模型训练”左侧的图标，进行模型训练。 这里会使用data数据集和推荐的算法进行模型训练，代码运行完成后，会生成KPI时序预测模型并保存。 单击“模型训练”左下方的“模型评估”，新增“模型评估”内容。 单击“模型评估”左侧的图标，进行模型评估。

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持输入1000行，每行最多输入512个字符，SMILES不支持输入空格或者中文。 选择属性模型：选择AI模型。如果需要创建模型，可参考AI模型。此参数只有专业版支持。一次最多可以选10个模型属性。 作业名称：设置作业名称。长度为5~64个字符，仅可以使用字母、数字、下划线“_”、

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服务预测 服务预测失败 服务预测失败，报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout

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实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题： 联邦预测作业

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预测分析 准备数据 创建项目 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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预测分析 准备数据 创建项目 选择标签列 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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股票历史行情查询 可以查询沪深港历史行情（收盘价、最高最低价、交易手数、交易金额、振幅、换手率等）。 连接参数 股票历史行情查询连接器使用APIkey认证，创建股票历史行情查询连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。

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预测接口 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量，默认返回50条。 user_id 是 String

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预测机制 预测的准确性 预测主要是基于用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，并根据预测数据设置预算提醒，以达到基于预测成本进行预算监控的目的。由于预测是一种估计值，因此可能与您在每个账期内的实际数据存在差异。

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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。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题： 联邦预测作业

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预测接口（排序） 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量，默认返回50条。 user_id 是

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支持输入空格或者中文。 选择基模型：选择基模型，此参数只有专业版支持。基模型列表见AI建模。 选择属性模型：选择AI模型。如果需要创建模型，可参考AI模型。此参数只有专业版支持。一次最多可以选10个模型属性。属性模型的基模型必须与上一步所选择的基模型一致。 输出小分子表征：是否输

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时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错：ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v

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至此，企业A完成了整个 TICS 联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题：

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在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时，表示已进入模型服务，一般是模型推理代码编写有问题。 请根据构建日志报错信息，定位服务预测失败原因，修改模型推理代码后，重新导入模型进行预测。

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关联预测（link_prediction）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入起点ID。 String - - target 是 输入终点ID。 String - - 表2 response_data参数说明

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预测的应用 用户开通预测功能后，可以通过预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量，也可以根据预测数据设置预算提醒，以达到基于预测成本进行预算监控的目的。 查看预测数据 登录“成本中心”。 选择“成本分析”。 设置周期。 按月查看预测数据时，支持的周期为：当前月、+3M、+6M、+12M；

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