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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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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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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事件轨迹 本章节介绍在事件网格控制台如何追踪事件轨迹。 您可以通过事件轨迹功能，追踪查询72小时内的事件源、事件详情、投递目标及投递状态等相关信息。 事件轨迹当前支持局点：上海一、上海二、北京四、华北-乌兰察布一、华南-广州。 操作步骤 登录事件网格控制台。 在左侧导航栏选择“事件通道”，进入“事件通道”页面。

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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聚类分析 聚类分析工具可以通过骨架聚类方法，将大型小分子数据库中结构相似的化合物聚成一类，从而找到有效骨架 ，辅助苗头化合物发现。 单击“功能模块 > 通用工具 > 聚类分析”功能卡片，进入配置页面。 图1 聚类分析配置页面 输入方式：选择文件和手动输入类型。 上传分子文件：选择

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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事件轨迹详情 功能介绍 事件轨迹详情，展示事件源到投递目标的投递情况。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/ev

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人接入码对流程进行追踪定位。 选择“流程管理 > 流程轨迹”。 输入主叫号码，设置跟踪时间段，选择接入码。 参见测试机器人重新测试。 回到流程轨迹页面，单击“搜索”，单击查询出来的记录。 单击流程图上的出错节点，查看日志信息和错误信息。 您可单击“当前节点信息”后的“>>”，查看完整信息。

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配置流程轨迹 流程轨迹属于公共模块，内容可参考智能机器人查看流程轨迹章节。 父主题： 操作员：配置普通IVR

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参数类型 描述 method 是 String 聚类方法,当前仅支持hiq_mc。 最小长度：1 最大长度：20 file 是 String 分子聚类源数据。 最小长度：1 最大长度：2000 output_dir 是 String 分子聚类输出结果。 最小长度：1 最大长度：1200

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查询消息轨迹 功能介绍 查询消息轨迹。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{engine}/{project_id}/instances/{instance_id}/trace 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 engine 是 String

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构象 RMS D聚类。 单击“查看轨迹”，下载运动轨迹。 单击“下游分析”，将聚类之后的不同构象进行分子对接。 单击每一个Model的按钮，查看构象。 单击每个Model的按钮，可以收藏构象，收藏后可直接在收藏夹页查看。 图3 靶点优化结果页面 图4 靶点优化结果查看轨迹 查看靶点优化作业详情

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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获取轨迹统计 功能介绍 获取轨迹统计 URI GET /v1.0/{project_id}/data/mileage-statistics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数

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创建聚类分析作业 功能介绍 创建聚类分析作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/clustering 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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处理问题聚类任务 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”，进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 问题聚类任务”。单击“启动聚类任务”，填写需要进行聚类分析的会话生成时间段，单击“启动”。 请确保所选的时间段内存在可用于分析的会话记录。 导入用户列表后，聚类任务仅分析该号码对应的会话记录。

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