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華穗預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)為客戶提供從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取到預(yù)測(cè)模型整體鏈路的解決方案；產(chǎn)品特點(diǎn)：• 減少計(jì)劃外資產(chǎn)停機(jī)時(shí)間• 實(shí)時(shí)監(jiān)控資產(chǎn)的性能并預(yù)測(cè)其未來性能• 花更少的時(shí)間即可解決生產(chǎn)機(jī)械和現(xiàn)場(chǎng)資產(chǎn)問題• 優(yōu)化備件庫存，降低庫存成本 功能介紹：本產(chǎn)品聚
編輯批量預(yù)測(cè)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(cè)”頁面，選擇批量預(yù)測(cè)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(duì)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。
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
功能二：使用預(yù)算報(bào)告定期跟蹤預(yù)算進(jìn)展 客戶可以針對(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)，必須先開通預(yù)測(cè)功能，具體操作請(qǐng)參見預(yù)測(cè)機(jī)制。
服務(wù)預(yù)測(cè)失敗 問題現(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)過客戶端、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
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?。簳r(shí)序預(yù)測(cè)輸入窗口長度，數(shù)值越大建模包含的歷史信息越，建議取值范圍128至51 預(yù)測(cè)目標(biāo)列窗口大?。簳r(shí)序預(yù)測(cè)輸出窗口長度，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)下降
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
案例：SSD進(jìn)行物體檢測(cè) 學(xué)習(xí)目標(biāo) 目標(biāo) 無 應(yīng)用 應(yīng)用keras SSD進(jìn)行物體檢測(cè)案例 4.3.1 案例效果 使用已經(jīng)訓(xùn)練過的模型進(jìn)行加載之后，總共基礎(chǔ)訓(xùn)練時(shí)有動(dòng)物、載具等等共20個(gè)物體類別的訓(xùn)練集。一下是對(duì)沒有訓(xùn)練過的圖像的檢測(cè)結(jié)果 4.3.2 案例需求 使用開源的SSD網(wǎng)
基于隨機(jī)森林算法進(jìn)行硬盤故障預(yù)測(cè) 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(cè)、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(tái)運(yùn)行 : 后臺(tái) Service 服務(wù)運(yùn)行時(shí) , 需要 CPU 喚醒 , 維持后臺(tái)服務(wù)運(yùn)行 ; 2、使用 WeakLock 保持 CPU 喚醒流程 使用 WeakLock
全量升級(jí)：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(jí)。 滾動(dòng)升級(jí)：部分實(shí)例資源空出用于滾動(dòng)升級(jí)，逐個(gè)或逐批停止舊版本并啟動(dòng)新版本。滾動(dòng)升級(jí)時(shí)可修改實(shí)例數(shù)。選擇縮實(shí)例升級(jí)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)先刪除舊版本，再進(jìn)行升級(jí)，期間舊版本不可使用。
基于隨機(jī)森林算法進(jìn)行硬盤故障預(yù)測(cè) 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(cè)、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
使用ModelArts Standard部署模型并推理預(yù)測(cè) 推理部署使用場(chǎng)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)
在“選擇模型”頁面，選擇“模型廣場(chǎng) > 預(yù)測(cè)大模型 > 模型”，單擊“確定”進(jìn)入“創(chuàng)建部署”頁面。 在“創(chuàng)建部署”頁面，參考表1完成部署參數(shù)設(shè)置。 表1 預(yù)測(cè)大模型部署參數(shù)說明 參數(shù)分類 部署參數(shù) 參數(shù)說明 部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“我的資產(chǎn)”。 類型：選擇“預(yù)測(cè)大模型”，并選擇需要進(jìn)行部署的模型和版本。
1. 使用KNN進(jìn)行電影類型預(yù)測(cè)： 給定訓(xùn)練樣本集合如下： 求解：testData={“老友記”: [29, 10, 2, “？片”]}。 解題步驟： 1.計(jì)算一個(gè)新樣本與數(shù)據(jù)集中所有數(shù)據(jù)的距離 2.按照距離大小進(jìn)行遞增排序 3.選取距離最小的k個(gè)樣本 4.確定前k個(gè)樣本所
管理預(yù)測(cè)大模型評(píng)測(cè)任務(wù) 管理評(píng)測(cè)任務(wù) 在評(píng)測(cè)任務(wù)列表中，任務(wù)創(chuàng)建者可以對(duì)任務(wù)進(jìn)行克隆（復(fù)制評(píng)測(cè)任務(wù)）、啟動(dòng)（重啟評(píng)測(cè)任務(wù)）和刪除操作。 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺(tái)，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(píng)測(cè)中心 > 評(píng)測(cè)任務(wù)”，可進(jìn)行如下操作：
至關(guān)重要。通過使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)智能化的能源消耗預(yù)測(cè)與管理，從而提高能源使用效率，降低能源消耗。本文將詳細(xì)介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)一個(gè)智能能源消耗預(yù)測(cè)與管理系統(tǒng)。 一、引言 智能能源消耗預(yù)測(cè)與管理系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)模型，通過對(duì)歷史能源消耗數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測(cè)未來的能源需求
在食品行業(yè)中，精準(zhǔn)的銷售預(yù)測(cè)對(duì)于庫存管理、生產(chǎn)計(jì)劃和營銷策略的制定至關(guān)重要。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，我們可以有效地預(yù)測(cè)食品銷售情況，提升企業(yè)的運(yùn)營效率，減少庫存浪費(fèi)。本文將詳細(xì)介紹如何使用Python構(gòu)建一個(gè)智能食品銷售預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型，并通過具體代碼示例展示其實(shí)現(xiàn)過程。 項(xiàng)目概述
不同情景下的表現(xiàn)。通過使用評(píng)估數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)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(cè)大模型支持基于規(guī)則的自動(dòng)評(píng)測(cè)，即基于相似度/準(zhǔn)確率進(jìn)行打分。 評(píng)測(cè)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(jiǎn)單介紹，詳細(xì)步驟請(qǐng)參見使用數(shù)據(jù)工程構(gòu)建預(yù)測(cè)大模型數(shù)據(jù)集。 登錄ModelArts
盤古預(yù)測(cè)大模型 盤古預(yù)測(cè)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(chǎng)景，針對(duì)事物發(fā)展趨勢(shì)、狀態(tài)類別等進(jìn)行量化預(yù)測(cè)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(chǎng)景，針對(duì)事物發(fā)展趨勢(shì)、狀態(tài)類別等進(jìn)行量化預(yù)測(cè) 重磅發(fā)布盤古統(tǒng)一編碼預(yù)測(cè)大模型 跨模態(tài)知識(shí)融合 專家咨詢 ModelArts
