模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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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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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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为英文。 选项：对事物的评估选项。 单击“新增选项”，可新增评估选项，新增后可直接设置选项名。 单击“批量添加”，可批量添加评估选项。 图3 批量添加评估选项 量表设置：可以设置评估的起始数值及量级。 两级文案：量表两级的文案显示，支持国际化。 外观：量表支持横向显示或者竖向显示。

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颜色矩阵 图1 颜色矩阵 颜色值矩阵：下表中，各颜色值同上述示意图一一对应。 表1 颜色矩阵 颜色值 FF000000 FF595959 FFA5A5A5 FFFFFFFF FF8E2323 FFB20000 FFDB7070 FFFF4C4C FF8E5923 FFB25900

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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确认预算的设置数据，单击“保存”。 预测分析的范围 支持的成本类型：原始成本、原始成本净值、摊销成本、摊销成本净值 支持的使用量：按需用量、套餐内用量 周期类型：每日、每月 预测预算的范围 支持的预算类型：成本预算、使用量预算 支持的重置周期：每月、每季度、每年 支持的成本类型：原始成本、原始成本净值、摊销成本、摊销成本净值

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强模型的泛化能力。取值范围：[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度，定义了给输入数据加噪音的尺度。这个值越大，添加的噪音越强烈，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0,1]。 给输出数据加噪音的概率 给输出数据加噪音的概率，定

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nk作业模板的JavaSDK使用说明。 Python 队列相关 介绍查询所有队列的Python SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询制定资源包、删除资源包的Python SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关的Python SDK使用说明。

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job_id 是 String 构建的任务ID； 编辑构建任务时，浏览器URL末尾的32位数字、字母组合的字符串。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result result object 结果 status String

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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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× × 设置桶的加密配置 setBucketEncryption × × × × × × 获取桶的加密配置 getBucketEncryption × × × × × × 删除桶的加密配置 deleteBucketEncryption × × × × × × 设置桶的自定义 域名 配置

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上下文信息，可用于配置在线过滤黑名单列表，列表中的条目将会被排除在最终返回的候选集之外。 filter_items 否 List 由itemid组成的List。在线黑名单列表，列表中的物品将不会在返回的推荐候选集中。 online_tags 否 List 由属性、属性值和属性权重组成的数据格式的列表，其中属性值

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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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数据存在差异。 不同的准确度范围具有不同的预测区间。华为云为您提供80%的预测区间，表示实际产生的成本数据有80%的概率会落在该预测区间内。预测区间的范围取决于您的历史支出波幅或波动，历史支出的一致性和可预测性越高，预测区间就越小。 预测的方法 华为云根据不同成本类型和计费模式特点，提供不同的预测机制。

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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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时间列：参考“目标列”的操作，将“时间列”设置为数据集中的时间列，本次数据集的时间列为“time”。 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”。

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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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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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