联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质，包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理

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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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据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，单击创建。

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单下面的数据处理算子。 W 网络AI框架 网络AI框架根据业务场景，可部署在嵌入式网元、网管系统或云侧（私有云或公有云），与不同层级网络控制系统对接，实时采集业务数据，基于最优算法模型实时调整网络运行配置，针对故障实施自动隔离与自动修复，大幅提升网络使用效率与维护效率。 X 模型训练服务

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据，预测结果以“JSON”格式返回。示例如下： 页面预测 在服务详情的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后，您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址，预测步骤如下： 选择“He

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在线服务 步骤7：在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面，单击在线服务名称，进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中，切换到 “预测“ 页签，单击“上传”，从本地上传待预测数据，格式参考算法说明。 本地上传数据完成后，单击“预测”，开始预测。 图9 预测结果 步骤8：清除资源

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 自动学习基本流程 自动学习项目类型介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07 AI Gallery使用指南 AI Galler

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自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：

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工智能机器学习算法，以便更准确地预测未来的需求，评估工作负载的资源需求。 使预测与工作负载目标保持一致 为了确保预测与工作负载目标保持一致，需要定期对预测进行评估，比较实际结果与预测结果，根据需要对容量预测模型进行调整。例如新的应用或服务添加到系统中，那么容量预测模型就需要考虑这

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 云证书管理服务 CCM：是华为联合全球知名数字证书服务机构，为您

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MODEL_TRAIN(模型训练) MODEL_EVALUATION(特征评估) MODEL_PREDICT(模型预测) learning_rate String 纵向联邦算法学习率，最大长度16 label_dataset String 标签数据集，最大长度100 label_agent

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