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統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)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(duì)于API Key鑒權(quán)產(chǎn)生的調(diào)用信息，可以使用平臺(tái)的“調(diào)用統(tǒng)計(jì)”功能對(duì)調(diào)用量信息、時(shí)延信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。 登錄ModelArts Studio平臺(tái)，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。
不勾選，單擊右下角“確定”，平臺(tái)將啟動(dòng)加工任務(wù)。加工任務(wù)運(yùn)行成功后需要手動(dòng)生成加工數(shù)據(jù)集。 圖3 自動(dòng)生成加工數(shù)據(jù)集 擴(kuò)展信息（可選） 可選擇行業(yè)、語(yǔ)言信息，或自定義數(shù)據(jù)集屬性。 圖4 擴(kuò)展信息 單擊“啟動(dòng)加工”。當(dāng)數(shù)據(jù)加工任務(wù)運(yùn)行成功后，狀態(tài)將從“運(yùn)行中”變?yōu)?ldquo;運(yùn)行成功”，表示數(shù)據(jù)已經(jīng)完成加工。 加工后的數(shù)據(jù)集可在“數(shù)據(jù)工程
時(shí)序預(yù)測(cè)-time_series_v2算法部署在線服務(wù)預(yù)測(cè)報(bào)錯(cuò) 問(wèn)題現(xiàn)象 在線服務(wù)預(yù)測(cè)報(bào)錯(cuò)：ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 該報(bào)錯(cuò)說(shuō)明預(yù)測(cè)使用的數(shù)據(jù)行數(shù)小于window超參值。 在使用訂閱算法時(shí)序預(yù)測(cè)-time_series_v
設(shè)計(jì)規(guī)則制定的故障預(yù)測(cè)手段，預(yù)測(cè)效果非常差，不能滿(mǎn)足日漸嚴(yán)格的提前預(yù)測(cè)硬盤(pán)故障的需求。因此，業(yè)界期望使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)構(gòu)建硬盤(pán)故障預(yù)測(cè)的模型，更準(zhǔn)確地提前感知硬盤(pán)故障，降低運(yùn)維成本，提升業(yè)務(wù)體驗(yàn)。 本案例將帶大家使用一份開(kāi)源的S.M.A.R.T.數(shù)據(jù)集和機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林算法，
請(qǐng)問(wèn)平臺(tái)是否能提供用水及用電量的預(yù)測(cè)算法
實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)作業(yè)必須選擇訓(xùn)練FiBiNet模型的參與方計(jì)算節(jié)點(diǎn)發(fā)布的數(shù)據(jù)集。 創(chuàng)建訓(xùn)練模型時(shí)參數(shù)必須有"save_format": "SAVED_MODEL"。 創(chuàng)建聯(lián)邦預(yù)測(cè)作業(yè) 實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)作業(yè)在本地運(yùn)行，目前僅支持深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FiBiNet算法。 用戶(hù)登錄進(jìn)入計(jì)算節(jié)點(diǎn)頁(yè)面。 在左側(cè)導(dǎo)航樹(shù)上依次選擇“作業(yè)管理
特別有用，包括安全和視頻監(jiān)控人機(jī)交互生物識(shí)別技術(shù)娛樂(lè)還有很多。實(shí)施 現(xiàn)在讓我們學(xué)習(xí)如何使用 Python 中的 OpenCV 庫(kù)通過(guò)相機(jī)或圖片輸入來(lái)確定年齡和性別。使用的框架是 Caffe，用于使用原型文件創(chuàng)建模型。讓我們開(kāi)始吧，如果我們還沒(méi)有安裝 OpenCV，請(qǐng)確保已經(jīng)安裝了它。pip
在線服務(wù)預(yù)測(cè)報(bào)錯(cuò)MR.0105 問(wèn)題現(xiàn)象 部署為在線服務(wù)，服務(wù)處于運(yùn)行中狀態(tài)，預(yù)測(cè)時(shí)報(bào)錯(cuò)：{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 圖1 預(yù)測(cè)報(bào)錯(cuò) 原因分析 請(qǐng)?jiān)?ldquo;在線服務(wù)”詳情頁(yè)面
版本：mindspore1.6cann版本：5.0.4在訓(xùn)練完成后，進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，結(jié)果跟奇怪，因此我懷疑是不是推理代碼寫(xiě)的不對(duì)，或者是之前的訓(xùn)練代碼哪里有問(wèn)題，以下是代碼：# coding=utf-8import mathimport mindspore as msimport mindspore
油氣行業(yè)：進(jìn)行儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)，例如預(yù)測(cè)儲(chǔ)層的物理參數(shù)，如孔隙度、滲透率等，提高油氣資源的開(kāi)發(fā)利用效率。進(jìn)行產(chǎn)能分級(jí)預(yù)測(cè)，例如預(yù)測(cè)油井的產(chǎn)能等級(jí)，優(yōu)化油氣生產(chǎn)計(jì)劃。 電力行業(yè)：進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)，例如根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)的電力負(fù)荷，優(yōu)化電力生產(chǎn)和調(diào)度。 鋼鐵行業(yè)：進(jìn)行鋼水溫度
的分子特征集，而是使用可調(diào)整到特定任務(wù)的學(xué)習(xí)特征。相關(guān)性質(zhì)預(yù)測(cè)模型的性能優(yōu)于更傳統(tǒng)的QSAR方法。當(dāng)應(yīng)用于分子生成領(lǐng)域時(shí)，深度學(xué)習(xí)并不是隨機(jī)擴(kuò)展現(xiàn)有的分子，也不是使用一套規(guī)則來(lái)連接現(xiàn)有的分子片段，而是從現(xiàn)有的分子訓(xùn)練集中學(xué)習(xí)規(guī)則生成分子。通過(guò)將這些生成方法與預(yù)測(cè)模型相結(jié)合，研究人員能夠設(shè)計(jì)出滿(mǎn)足特定生物活性的分子。
模型訓(xùn)練”，可進(jìn)行如下操作： 克隆。單擊操作列的“克隆”，參照創(chuàng)建預(yù)測(cè)大模型訓(xùn)練任務(wù)填寫(xiě)參數(shù)，可以復(fù)制當(dāng)前訓(xùn)練任務(wù)。 停止。單擊操作列的“停止”，可以停止處于“排隊(duì)中”或“運(yùn)行中”狀態(tài)的任務(wù)。 重試。單擊操作列的“重試”，可以重試處于“失敗”狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)，重試該節(jié)點(diǎn)的訓(xùn)練。 刪除。單擊
CPI預(yù)測(cè) CPI預(yù)測(cè)基于蛋白質(zhì)的一級(jí)序列和化合物的2D結(jié)構(gòu)進(jìn)行靶點(diǎn)匹配，精確的預(yù)測(cè)化合物-蛋白相互作用。 單擊“CPI預(yù)測(cè)”功能卡片，進(jìn)入配置頁(yè)面。 配置靶點(diǎn)文件。 支持3種輸入方式，分別是輸入氨基酸序列、選擇文件、輸入PDB ID 輸入FASTA格式氨基酸序列，輸入框最多支持
標(biāo)識(shí)列：主要用于連續(xù)時(shí)間段樣本的區(qū)分標(biāo)識(shí)，若不填寫(xiě)默認(rèn)單文件所有行為是連續(xù)時(shí)序數(shù)據(jù)。 歷史窗口大小：時(shí)序預(yù)測(cè)輸入窗口長(zhǎng)度，數(shù)值越大建模包含的歷史信息越多，建議取值范圍128至51。 預(yù)測(cè)目標(biāo)列窗口大小：時(shí)序預(yù)測(cè)輸出窗口長(zhǎng)度，數(shù)值越大輸出預(yù)測(cè)時(shí)間范圍越大，但相應(yīng)的顯存占用會(huì)增加，模型精度可能會(huì)
功能二：使用預(yù)算報(bào)告定期跟蹤預(yù)算進(jìn)展 客戶(hù)可以針對(duì)預(yù)算創(chuàng)建報(bào)告，華為云會(huì)在指定的報(bào)告日為您發(fā)送預(yù)算情況。 場(chǎng)景示例 客戶(hù)需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)彈性云服務(wù)的按需成本預(yù)測(cè)預(yù)算，每月預(yù)算金額為1200元，當(dāng)預(yù)測(cè)金額高于預(yù)算金額的80%時(shí)發(fā)送預(yù)算告警。 創(chuàng)建預(yù)測(cè)預(yù)算的報(bào)告時(shí)，必須先開(kāi)通預(yù)測(cè)功能，具體操作請(qǐng)參見(jiàn)預(yù)測(cè)機(jī)制。
【功能模塊】在使用resnet18進(jìn)行貓狗分類(lèi)時(shí)（數(shù)據(jù)集為kaggle上的貓狗分類(lèi)數(shù)據(jù)集https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats），在訓(xùn)練集上預(yù)測(cè)時(shí)輸出全為狗【操作步驟&問(wèn)題現(xiàn)象】1、根據(jù)華為實(shí)驗(yàn)操作手冊(cè)中的毒蘑菇分類(lèi)代碼進(jìn)行修改，把resnet
DNA 序列預(yù)測(cè)「NGS測(cè)序深度」的深度學(xué)習(xí)模型一種可以根據(jù) DNA 序列預(yù)測(cè)「NGS測(cè)序深度」的深度學(xué)習(xí)模型 萊斯大學(xué)的研究人員設(shè)計(jì)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，該模型可以根據(jù)DNA序列，預(yù)測(cè)Next-Generation Sequencing（NGS）的測(cè)序深度。 針對(duì)預(yù)測(cè)測(cè)序深度的有針對(duì)
展的結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法。該團(tuán)隊(duì)的深度學(xué)習(xí)模型稱(chēng)為 D-SCRIPT，能夠從初級(jí)氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì) - 蛋白質(zhì)相互作用 (PPI)。研究人員結(jié)合神經(jīng)語(yǔ)言建模和結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)的進(jìn)步來(lái)開(kāi)發(fā) D-SCRIPT，這是一種可解釋且可推廣的深度學(xué)習(xí)模型，它僅使用其序列來(lái)預(yù)測(cè)兩種蛋白質(zhì)之間的
服務(wù)預(yù)測(cè)失敗 問(wèn)題現(xiàn)象 在線服務(wù)部署完成且服務(wù)已經(jīng)處于“運(yùn)行中”的狀態(tài)，向服務(wù)發(fā)起推理請(qǐng)求，預(yù)測(cè)失敗。 原因分析及處理方法 服務(wù)預(yù)測(cè)需要經(jīng)過(guò)客戶(hù)端、外部網(wǎng)絡(luò)、APIG、Dispatch、模型服務(wù)多個(gè)環(huán)節(jié)。每個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)都會(huì)導(dǎo)致服務(wù)預(yù)測(cè)失敗。 圖1 推理服務(wù)流程圖 出現(xiàn)APIG.XX
是否設(shè)置預(yù)測(cè)閾值，默認(rèn)不設(shè)置。如果需要設(shè)置預(yù)測(cè)閾值，需要配置預(yù)測(cè)概率閾值，用于確定預(yù)測(cè)標(biāo)簽值。 false 預(yù)測(cè)閾值 預(yù)測(cè)概率閾值，用于確定預(yù)測(cè)標(biāo)簽值，如果預(yù)測(cè)目標(biāo)列某一類(lèi)別的預(yù)測(cè)概率值大于預(yù)測(cè)概率閾值，那么預(yù)測(cè)標(biāo)簽值為該類(lèi)別，如果所有類(lèi)別的預(yù)測(cè)概率值都小于預(yù)測(cè)概率閾值，那么預(yù)測(cè)標(biāo)簽值為無(wú)效樣本，閾值范圍從0至1。
