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執(zhí)行實時預(yù)測作業(yè) 執(zhí)行實時預(yù)測作業(yè) 用戶登錄進(jìn)入計算節(jié)點頁面。 在左側(cè)導(dǎo)航樹上依次選擇“作業(yè)管理 > 聯(lián)邦預(yù)測”，打開聯(lián)邦預(yù)測作業(yè)頁面。 在“聯(lián)邦預(yù)測”頁面實時預(yù)測Tab頁，單擊“模型部署”，開始部署模型。 圖1 模型部署 模型部署完成后，單擊“發(fā)起預(yù)測”，在系統(tǒng)彈窗中填寫要預(yù)測的
使用數(shù)據(jù)工程構(gòu)建預(yù)測大模型數(shù)據(jù)集 預(yù)測大模型支持接入的數(shù)據(jù)集類型 盤古預(yù)測大模型僅支持接入預(yù)測類數(shù)據(jù)集，不同模型所需數(shù)據(jù)見表1，該數(shù)據(jù)集格式要求請參見預(yù)測類數(shù)據(jù)集格式要求。 表1 預(yù)測大模型與數(shù)據(jù)集類型對應(yīng)關(guān)系 基模型 模型分類 數(shù)據(jù)集類型 文件格式 預(yù)測大模型 統(tǒng)一編碼時序預(yù)測分類大模型
CPI預(yù)測 CPI預(yù)測基于蛋白質(zhì)的一級序列和化合物的2D結(jié)構(gòu)進(jìn)行靶點匹配，精確的預(yù)測化合物-蛋白相互作用。 在“資產(chǎn)市場 > 小分子藥物設(shè)計”頁面，單擊“CPI預(yù)測”功能卡片的“立即使用”。 圖1 立即使用 選擇空間后，單擊“確定”進(jìn)入配置頁面。支持在已有空間選擇空間或者新建空間。
使用AppCode認(rèn)證鑒權(quán)方式進(jìn)行在線預(yù)測 場景描述 APPcode認(rèn)證是一種簡易的API調(diào)用認(rèn)證方式，通過在HTTP請求頭中添加參數(shù)X-Apig-AppCode來實現(xiàn)身份認(rèn)證，無需復(fù)雜的簽名過程，適合于客戶端環(huán)境安全可控的場景，如內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)之間的API調(diào)用。在ModelArts中
這一范式，該模型可以直接預(yù)測i)受體結(jié)合位置(盲對接)和 ii)配體結(jié)合姿勢和方向。與傳統(tǒng)和最近的基線相比，EquiBind實現(xiàn)了顯著的加速和更好的質(zhì)量。此外，我們還展示了在以增加運行時間為代價將其與現(xiàn)有的微調(diào)技術(shù)結(jié)合使用時的額外改進(jìn)。最后，我們提出了一種新穎的、快速的微調(diào)模型，該模型根據(jù)給定輸入原子點云的von
-ModelArts介紹 -ModelArts快速入門 AI進(jìn)階 -自動學(xué)習(xí)簡介 -預(yù)測算法 -使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 AI工程師使用ModelArts -使用自定義算法構(gòu)建模型 使用ModelArts VS Code插件進(jìn)行模型開發(fā) 了解更多入門指引 精品教程助您快速上手體驗 精品教程助您快速上手體驗
成本和使用量預(yù)測 預(yù)測機制 預(yù)測的應(yīng)用
因為是定期對問題進(jìn)行分類和處理。但是，您可能會在實際需要執(zhí)行某項操作之前就已經(jīng)對其進(jìn)行了更改或維護，這會浪費公司的資源。您不知道何時可能發(fā)生故障，因此需要采取保守的方法來避免不必要的成本。例如，當(dāng)您提前維護機器時，實際上是在浪費機器的使用壽命，效率低下地使用維護資源，并且通常會
型開發(fā)過程，直接使用預(yù)置算法對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并快速部署為服務(wù)。時序預(yù)測可針對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。這里提供了一個訪問流量預(yù)測的樣例，幫助您快速熟悉使用ModelArts AI Gallery算法訓(xùn)練的過程。此樣例針對問流量數(shù)據(jù)cdn.csv，利用lstm預(yù)測得到接下來一個時間
ain.py部分中使用MindSpore提供的函數(shù)使用自定義衰減學(xué)習(xí)率函數(shù)使用MindSpore.nn.Cell類中Optimizer優(yōu)化器Callback部分其中summary_collector是使用Mindinsight圖像化訓(xùn)練過程時用來收集數(shù)據(jù)的。使用ModelChec
推理部署使用場景 推理部署（Inference Deployment）是人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個重要環(huán)節(jié)。推理部署是指將訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，從開發(fā)環(huán)境轉(zhuǎn)移到實際生產(chǎn)環(huán)境中，使其能夠?qū)π碌?、未見過的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或推理的過程，確保模型在實際應(yīng)用中高效、穩(wěn)定運行，同時滿
查看數(shù)據(jù)預(yù)測相關(guān)日志信息 使用ModelArts在線服務(wù)預(yù)測 在線預(yù)測：訪問ModelArts 在線服務(wù)控制臺，查找3.1準(zhǔn)備工作步驟12創(chuàng)建的服務(wù)名稱，按下圖所示，單擊“預(yù)測”，在預(yù)測代碼框中填寫需要預(yù)測的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式為字典列表（注意：數(shù)據(jù)格式需要一致，不一致將導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果獲取
型開發(fā)過程，直接使用預(yù)置算法對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并快速部署為服務(wù)。時序預(yù)測可針對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。 這里提供了一個訪問流量預(yù)測的樣例，幫助您快速熟悉使用ModelArts AI Gallery算法訓(xùn)練的過程。此樣例針對問流量數(shù)據(jù)cdn.csv，利用lstm預(yù)測得到接下來一個時間段內(nèi)的結(jié)果。
碼生成的輸出如圖3.8所示。 圖3.82．按批加載PyTorch張量在深度學(xué)習(xí)或機器學(xué)習(xí)中把圖片進(jìn)行批取樣是一個通用實踐，因為當(dāng)今的圖形處理器（GPU）和CPU都為批量圖片的操作進(jìn)行了優(yōu)化。批尺寸根據(jù)我們使用的GPU種類而不同。每個GPU都有自己的內(nèi)存，可能從2GB到12GB不等
使用預(yù)測和預(yù)算來跟蹤成本和使用量 概述 功能一：創(chuàng)建預(yù)測預(yù)算并接收告警 功能二：使用預(yù)算報告定期跟蹤預(yù)算進(jìn)展
分子屬性預(yù)測 基于盤古藥物分子大模型，預(yù)測化合物ADMET相關(guān)的80多種成藥屬性，有些屬性的預(yù)測值會給出置信區(qū)間，更好地輔助分子設(shè)計。 在“資產(chǎn)市場 > 小分子藥物設(shè)計”頁面，單擊“分子屬性預(yù)測”功能卡片的“立即使用”。 圖1 立即使用 選擇空間后，單擊“確定”進(jìn)入配置頁面。支持在已有空間選擇空間或者新建空間。
粒度的預(yù)算來管理成本和使用量，在實際或預(yù)測超過預(yù)算閾值時，自動發(fā)送通知給指定消息接收人。客戶還可以創(chuàng)建預(yù)算報告，定期將指定預(yù)算進(jìn)展通知給指定消息接收人。 下面將介紹幾類常見的通過預(yù)測、預(yù)算跟蹤成本和使用量的任務(wù)： 功能一：創(chuàng)建預(yù)測預(yù)算并接收告警 功能二：使用預(yù)算報告定期跟蹤預(yù)算進(jìn)展
統(tǒng)計預(yù)測大模型調(diào)用信息 模型推理接口除了使用Token認(rèn)證鑒權(quán)進(jìn)行調(diào)用外，也支持使用API Key鑒權(quán)進(jìn)行調(diào)用。對于API Key鑒權(quán)產(chǎn)生的調(diào)用信息，可以使用平臺的“調(diào)用統(tǒng)計”功能對調(diào)用量信息、時延信息進(jìn)行統(tǒng)計。 登錄ModelArts Studio平臺，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。
鬧鈴時間 上一篇博客 【Android 電量優(yōu)化】電量優(yōu)化 ( 喚醒鎖定 | 使用 WeakLock 保持服務(wù)喚醒 | 屏幕喚醒 ) 中 , 使用 WeakLock 保持 CPU 喚醒 , 全程 CPU 都處于工作狀態(tài) , 該操作耗電量非常大 ; AlarmManager 可以一定程度上替代上述
時序預(yù)測-time_series_v2算法部署在線服務(wù)預(yù)測報錯 問題現(xiàn)象 在線服務(wù)預(yù)測報錯：ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 該報錯說明預(yù)測使用的數(shù)據(jù)行數(shù)小于window超參值。 在使用訂閱算法時序預(yù)測-time_series_v
