开发者认证课程学习常见问题 在哪里可以进行课程学习？ 如何获得开发者认证的学习材料？ 开发者认证课程学习的形式是什么样的？ 课程里有测试题，是否通过就能拿到证书？ 父主题： 华为云开发者认证

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如何获得开发者认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，在线实验，相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题

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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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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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关联预测算法（Link Prediction） 概述 关联预测算法（Link Prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。

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录，可以获取批量服务预测结果，包括预测结果文件和AI应用预测结果。 若预测成功，目录下有预测结果文件和AI应用预测结果；若预测失败，目录下只有预测结果文件。 预测结果文件：文件格式为“xxx.manifest”，里面包含文件路径、预测结果等信息。 AI应用预测结果输出： 当输入为

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成本和使用量预测 预测机制 预测的应用

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创建分子属性预测作业 功能介绍 创建分子属性预测作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题： 计算节点API

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执行实时预测作业 执行实时预测作业 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”页面实时预测Tab页，单击“模型部署”，开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写要预测的“

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在“联邦预测”页面批量预测Tab页，查找待执行的作业，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写“分类阈值”，勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征，联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab

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多层感知机预测(PyTorch) 概述 使用PyTorch实现的多层感知机分类算法，可运行于异构资源池上。 该算子通过cuda自动判断GPU是否可用。如果GPU可用，优先使用GPU训练；否则使用CPU训练。 输入 参数 参数说明 train_url train_url为存储模型文

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图1 选择预测字段 选择与预测结果相关的字段，保持默认，单击“下一步”。 可以在预测结果所在的对象中选择和预测的结果有关的字段，也可以从与该对象存在多对一关联关系的对象中选择。根据选择的字段与训练数据集，系统将自动学习它们与预测结果之间的相关性。 单击“检查数据”，查看可用数据记

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1 2

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分子属性预测作业管理 创建分子属性预测作业 查询分子属性预测作业详情 父主题： API（盘古辅助制药平台）

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务。 选择左侧导航栏“自动学习>前往新版>创建项目”，进入创建预测分析界面。 图3 预测分析 选择数据集、标签列（数据中预测结果的列，本示例中为str7），若没有数据集，可以单击“创建数据集”进行创建。 图4 创建预测分析 图5 创建数据集 当执行到服务部署时，选择资源池、AI应用及版本，单击“继续运行”。

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查询分子属性预测作业详情 功能介绍 查询分子属性预测作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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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。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确

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0201”:“Request entity too large”。请减少预测请求内容后重试。 当使用API调用地址预测时，请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。 使用ModelArts console的预测页签进行的预测，由于console的网络链路的不同，要求请求体的大小不超过8MB。

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因APIG（API网关）限制，平台每次请求预测的时间不超过40秒。数据从平台发送到服务，服务预测推理，再将结果返回的时间不超过限制，可以成功返回预测结果。当服务预测的时间过长或者频繁预测导致服务接收不过来请求，即会出现该报错。 可以通过以下方式解决问题： 服务预测请求内容过大时，会因数据处理慢

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址）预测时，对请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。 如果是从ModelArts console的预测页签进行的预测，由于console的网络链路的不同，此时要求请求体的大小不超过8MB。 处理方法 尽量避免请求体大小超限； 如果有高并发的大流量推理请求，请提工单联系专业服务支持。

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