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全量升級：新舊版本服務(wù)同時(shí)運(yùn)行，直至新版本完全替代舊版本。在新版本部署完成前，舊版本仍可使用。需要該服務(wù)所消耗資源的2倍，用于保障全量一次性升級。 滾動升級：部分實(shí)例資源空出用于滾動升級，逐個(gè)或逐批停止舊版本并啟動新版本。滾動升級時(shí)可修改實(shí)例數(shù)。選擇縮實(shí)例升級時(shí)，系統(tǒng)會先刪除舊版本，再進(jìn)行升級，期間舊版本不可使用。
提升算法是一種可以用來減小監(jiān)督式學(xué)習(xí)中偏差的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。面對的問題是邁可·肯斯（Michael Kearns）提出的：一組“弱學(xué)習(xí)者”的集合能否生成一個(gè)“強(qiáng)學(xué)習(xí)者”？弱學(xué)習(xí)者一般是指一個(gè)分類器，它的結(jié)果只比隨機(jī)分類好一點(diǎn)點(diǎn)。強(qiáng)學(xué)習(xí)者指分類器的結(jié)果非常接近真值。大多數(shù)提升算法包括由迭代使用弱學(xué)習(xí)分類器組
編輯批量預(yù)測作業(yè) 用戶登錄進(jìn)入計(jì)算節(jié)點(diǎn)頁面。 在左側(cè)導(dǎo)航樹上依次選擇“作業(yè)管理 > 可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)”，打開可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)作業(yè)頁面。 在“聯(lián)邦預(yù)測”頁面，選擇批量預(yù)測的Tab頁，找到待開發(fā)的作業(yè)，單擊“開發(fā)”。 圖1 開發(fā)作業(yè) 在彈出的對話框中編輯“選擇模型”。只允許選擇模型，其它作業(yè)參數(shù)暫時(shí)不支持修改。
使用ModelArts Standard部署模型并推理預(yù)測 推理部署使用場景 創(chuàng)建模型 創(chuàng)建模型規(guī)范參考 將模型部署為實(shí)時(shí)推理作業(yè) 將模型部署為批量推理服務(wù) 管理ModelArts模型 管理同步在線服務(wù) 管理批量推理作業(yè)
哪位大佬可以出一個(gè)自動學(xué)習(xí)里預(yù)測分析功能的使用教程，最好是以一個(gè)完整的案例來呈現(xiàn)，查看了操作指南里講的并不詳細(xì)，這個(gè)功能具體是預(yù)測什么的，需要上傳什么樣的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練。
發(fā)布訓(xùn)練后的預(yù)測大模型 預(yù)測大模型訓(xùn)練完成后，需要執(zhí)行發(fā)布操作，操作步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型訓(xùn)練”，單擊模型名稱進(jìn)入任務(wù)詳情頁。 單擊進(jìn)入“訓(xùn)練結(jié)果”頁簽，單擊“發(fā)布”。
查看預(yù)測外呼 管理員建立了預(yù)測外呼任務(wù)，業(yè)務(wù)代表請參考本章節(jié)，在座席外呼任務(wù)進(jìn)行預(yù)測外呼的相關(guān)操作。 前提條件 管理員已為指定座席人員建立預(yù)測外呼任務(wù)，并啟動任務(wù)。 座席處于空閑態(tài)，預(yù)測外呼配有外呼數(shù)據(jù)且已經(jīng)啟動。 操作步驟 外呼業(yè)務(wù)代表進(jìn)入云聯(lián)絡(luò)中心，輸入賬號、密碼登錄。 選擇“外呼任務(wù)
盤古大模型 盤古大模型 盤古預(yù)測大模型 盤古預(yù)測大模型 通過歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到的面向結(jié)構(gòu)化任務(wù)場景，針對事物發(fā)展趨勢、狀態(tài)類別等進(jìn)行量化預(yù)測的預(yù)訓(xùn)練大模型 通過歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到的面向結(jié)構(gòu)化任務(wù)場景，針對事物發(fā)展趨勢、狀態(tài)類別等進(jìn)行量化預(yù)測 重磅發(fā)布盤古統(tǒng)一編碼預(yù)測大模型 跨模態(tài)知識融合 專家咨詢
基于隨機(jī)森林算法進(jìn)行硬盤故障預(yù)測 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo) 掌握使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練模型的基本流程； 掌握使用pandas做數(shù)據(jù)分析的基本方法； 掌握使用scikit-learn進(jìn)行隨機(jī)森林模型的構(gòu)建、訓(xùn)練、保存、加載、預(yù)測、統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確率指標(biāo)和查看混淆矩陣的方法； 案例內(nèi)容介紹 隨著互聯(lián)
肯定無法運(yùn)行了 , 這里需要讓 CPU 保持喚醒狀態(tài) ; 3 . Service 服務(wù)后臺運(yùn)行 : 后臺 Service 服務(wù)運(yùn)行時(shí) , 需要 CPU 喚醒 , 維持后臺服務(wù)運(yùn)行 ; 2、使用 WeakLock 保持 CPU 喚醒流程 使用 WeakLock
建邊緣資源池。 CPU：部署需要使用的最小CPU值（物理核）。 內(nèi)存：部署需要使用的最小內(nèi)存值。 Ascend：部署使用的NPU數(shù)量。 訂閱提醒 訂閱提醒 該功能開啟后，平臺支持兩種訂閱類型，預(yù)置通知和SMN通知。 預(yù)置通知：系統(tǒng)將在任務(wù)狀態(tài)運(yùn)行、失敗或者告警時(shí)，通過短信或郵件將提醒發(fā)送給用戶。
管理預(yù)測大模型評測任務(wù) 管理評測任務(wù) 在評測任務(wù)列表中，任務(wù)創(chuàng)建者可以對任務(wù)進(jìn)行克?。◤?fù)制評測任務(wù)）、啟動（重啟評測任務(wù)）和刪除操作。 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“評測中心 > 評測任務(wù)”，可進(jìn)行如下操作：
日常風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測 操作步驟 進(jìn)入“日常風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測”頁面。 當(dāng)前支持自定義預(yù)測和智能預(yù)測兩種模式。頁面默認(rèn)為“自定義風(fēng)險(xiǎn)分析”頁簽。 當(dāng)前，僅支持白名單用戶使用智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測功能。 自定義預(yù)測：一種峰值預(yù)測的方式，根據(jù)輸入預(yù)測峰值找出風(fēng)險(xiǎn)實(shí)例 。 預(yù)測峰值：預(yù)測峰值=參考時(shí)間段內(nèi)的歷史容量峰值*(1+壓力系數(shù))；
不同情景下的表現(xiàn)。通過使用評估數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行評估，開發(fā)者可以了解模型的優(yōu)缺點(diǎn)，從而找到優(yōu)化方向。 預(yù)測大模型支持基于規(guī)則的自動評測，即基于相似度/準(zhǔn)確率進(jìn)行打分。 評測數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建步驟與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集一致，本章節(jié)僅做簡單介紹，詳細(xì)步驟請參見使用數(shù)據(jù)工程構(gòu)建預(yù)測大模型數(shù)據(jù)集。 登錄ModelArts
基于隨機(jī)森林算法進(jìn)行硬盤故障預(yù)測 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo) 掌握使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練模型的基本流程； 掌握使用pandas做數(shù)據(jù)分析的基本方法； 掌握使用scikit-learn進(jìn)行隨機(jī)森林模型的構(gòu)建、訓(xùn)練、保存、加載、預(yù)測、統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確率指標(biāo)和查看混淆矩陣的方法； 案例內(nèi)容介紹 隨
查看預(yù)測大模型部署任務(wù)詳情 部署任務(wù)創(chuàng)建成功后，可以查看大模型部署的任務(wù)詳情，具體步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型部署”，完成創(chuàng)建預(yù)測大模型部署任務(wù)后，可以查看模型的部署狀態(tài)。
預(yù)測類加工算子介紹 平臺支持預(yù)測類數(shù)據(jù)集的加工操作，預(yù)測類加工算子能力清單見表1。 表1 預(yù)測類加工算子能力清單 算子分類 算子名稱 算子描述 數(shù)據(jù)提取 通用設(shè)備特征計(jì)算 針對預(yù)測數(shù)據(jù)集里面的CSV文件，提取預(yù)測維護(hù)相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)備特征，一般包括RMS等。 列選擇與丟棄 針對預(yù)測數(shù)
2 自動編碼器 在職高新課-深度學(xué)習(xí) 要求 目標(biāo) 課程安排 環(huán)境要求 1.1 深度學(xué)習(xí)介紹 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1.3 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階 2.1 多分類與TensorFlow 5、得出每次訓(xùn)練的準(zhǔn)確率（通過真實(shí)值和預(yù)測值進(jìn)行位置比較，每個(gè)樣本都比較）
數(shù)據(jù)回歸預(yù)測 功能介紹 針對特定場景的回歸任務(wù)，用戶傳入回歸數(shù)據(jù)，使用模型對指定的預(yù)測目標(biāo)進(jìn)行回歸預(yù)測。 授權(quán)信息 賬號具備所有API的調(diào)用權(quán)限，如果使用賬號下的IAM用戶調(diào)用當(dāng)前API，該IAM用戶需具備調(diào)用API所需的權(quán)限，具體權(quán)限要求請參見權(quán)限和授權(quán)項(xiàng)。 URI POST /
數(shù)據(jù)分類預(yù)測 功能介紹 針對特定場景的分類任務(wù)，用戶傳入分類數(shù)據(jù)，使用模型對指定的預(yù)測目標(biāo)進(jìn)行分類預(yù)測。 授權(quán)信息 賬號具備所有API的調(diào)用權(quán)限，如果使用賬號下的IAM用戶調(diào)用當(dāng)前API，該IAM用戶需具備調(diào)用API所需的權(quán)限，具體權(quán)限要求請參見權(quán)限和授權(quán)項(xiàng)。 URI POST /
