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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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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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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评分 评分组件用于星级评分，例如对一篇文章、对一个帖子进行星级评分等场景。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“评分”组件至表单设计区域，如图1。 图1 评分 属性 字段标题：该字段在页面呈现给用户的名称，默认名称为该字段类型名称。 标题加粗：是否打开开关，默认关闭状态。 字

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是否必填：字段是否必填。设置为必填时，字段前会带“*”。 评分最大值：设置评分最大值（最大值为10）。 显示选中结果：勾选后，评分后会显示评分结果。 图2 显示选中结果 自定义提示文案：勾选后，可自定义等级提示文案。 图3 自定义提示文案 允许半星评分：勾选后，打分可以为半分。 图4 设置半星评分 父主题： 表单常用组件介绍

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性。 已完成绩效算法和绩效计划配置。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云，进入菜单“绩效>绩效评分”。 图2 绩效评分界面 点击“”，输入绩效计划名称，可以查看对应的绩效评分。 必填项，默认未选择绩效计划时，列表不展示内容。选择考核计划后，根据计划对应的绩效算法，动态判断涉及到哪些考核指标，在列表中展示。

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议您立即处理。 安全评分扣分项 安全评分扣分项及其分值情况如表2所示。 表2 安全评分扣分项 分类 扣分项 单项扣分项 处理建议 最高扣分上限 合规检查 存在未处理的致命不合规项 10 按照合规修复建议指导进行合规问题修复，修复后重新触发扫描任务，自动刷新评分。 20 存在未处理的高危不合规项

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巡检评分 巡检评分 评分规则 父主题： DBA智能运维（新版）

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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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议您立即处理。 致命 0≤分值<20 您的资产很可能遭受到黑客入侵和病毒感染的威胁，建议您立即处理。 安全评分扣分项 安全评分扣分项及其分值情况如表2所示。 表2 安全评分扣分项 分类 扣分项 单项扣分项 处理建议 最高扣分上限 安全服务启用 未开启安全相关服务 - 开启安全相关服务

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提交评分 功能介绍 提交评分 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 POST /v2/servicerequest/cases/{case_id}/score

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巡检评分 数据管理服务支持对目标数据库实例进行巡检评分，您可以选择巡检时间段，手动发起巡检评分，及时了解数据库实例的运行情况。 本章节主要介绍如何在数据管理服务控制台进行巡检评分的操作。 使用须知 目前仅RDS for MySQ L实例 支持该功能。 数据管理服务支持的评分规则请参见评分规则。

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安全评分 操作场景 安全云脑实时呈现您云上资产的整体安全评估状况，并根据不同版本的威胁检测能力，评估整体资产安全健康得分。 安全评分每天凌晨2:00自动更新，也支持通过在页面中单击“重新检测”来进行实时更新。 本章节将介绍在安全评分中，不同分值的含义以及扣分项的详细情况。 安全分值

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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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本设计提供如下三种内置的评分方案： AB类log函数评分。 AB类均匀权重评分。 C类均匀权重评分。 接下来对三种评分方案进行详细介绍。 父主题： 评测分数计算介绍

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设置质检评分 业务场景 质检训练师为保险行业模板在线设置质检评分，该评分项的起始分数为80分，下限分数为0分，上限分数为100分。 操作步骤 使用租户管理员账号登录AICC，选择“配置中心 > 质量管理 > 质检评分配置”，打开质检评分设置界面。 单击“新增”，添加质检评分设置。 配置评分内容。

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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”。 预测长度：预测的样本数量，默认值“1”。例如当前数据是按小时采集的3000条样本数据，如果想通过模型预测未来1天的样本数据，因为按小时采集，所以为24条数据，那么“预测长度”需要配置为“24”。 预测粒度：保持默认值。 预测类型：取值说明如下所示。本次请选择“时空预测”。

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CPI预测 CPI预测基于蛋白质的一级序列和化合物的2D结构进行靶点匹配，精确的预测化合物-蛋白相互作用。 单击“CPI预测”功能卡片，进入配置页面。 配置靶点文件。 支持3种输入方式，分别是输入氨基酸序列、选择文件、输入PDB ID 输入FASTA格式氨基酸序列，输入框最多支持

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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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