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華穗預(yù)測性維護(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
華穗預(yù)測性維護(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
通過監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)檢測，展開預(yù)測（PdM），可在故障早期發(fā)現(xiàn) 問題，提前通過基于狀態(tài)的維護(hù)（CBM）介入予以糾正。null
通過監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)檢測，展開預(yù)測（PdM），可在故障早期發(fā)現(xiàn) 問題，提前通過基于狀態(tài)的維護(hù)（CBM）介入予以糾正。null
新聞報(bào)道 了解華為云最新動態(tài) 了解華為云 新聞報(bào)道 華為云位居中國預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)廠商領(lǐng)導(dǎo)者象限 新聞報(bào)道 華為云位居中國預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)廠商領(lǐng)導(dǎo)者象限 2020-11-12 近日，國際權(quán)威研究機(jī)構(gòu)Forrester發(fā)布《The Forrester Wave™: Predictive
預(yù)測的應(yīng)用 用戶開通預(yù)測功能后，可以通過預(yù)測功能來估計(jì)未來時(shí)間內(nèi)可能消耗的成本和用量，也可以根據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)設(shè)置預(yù)算提醒，以達(dá)到基于預(yù)測成本進(jìn)行預(yù)算監(jiān)控的目的。 查看預(yù)測數(shù)據(jù) 進(jìn)入“成本分析”頁面。 單擊“新建自定義報(bào)告”。 設(shè)置周期。 按月查看預(yù)測數(shù)據(jù)時(shí)，支持的周期為：當(dāng)前月、+3M、+6M、+12M；
預(yù)測類藥物分子如何結(jié)合到特定的蛋白質(zhì)目標(biāo)是藥物發(fā)現(xiàn)的核心問題。一種極其快速的計(jì)算綁定方法將使快速虛擬篩選或藥物工程等關(guān)鍵應(yīng)用成為可能?，F(xiàn)有方法的計(jì)算成本很高，因?yàn)樗鼈円蕾囉诖罅康暮蜻x樣本，并結(jié)合了評分、排名和微調(diào)步驟。我們用一種SE(3)-等變幾何深度學(xué)習(xí)模型EQUIBIND挑戰(zhàn)
預(yù)測機(jī)制 預(yù)測的準(zhǔn)確性 預(yù)測主要是基于用戶在華為云上的歷史成本和歷史用量情況，對未來的成本和用量進(jìn)行預(yù)測。您可以使用預(yù)測功能來估計(jì)未來時(shí)間內(nèi)可能消耗的成本和用量，并根據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)設(shè)置預(yù)算提醒，以達(dá)到基于預(yù)測成本進(jìn)行預(yù)算監(jiān)控的目的。由于預(yù)測是一種估計(jì)值，因此可能與您在每個(gè)賬期內(nèi)的實(shí)際數(shù)據(jù)存在差異。
如何處理GPU散熱異常，執(zhí)行nvidia-smi命令發(fā)現(xiàn)溫度過高 問題原因 顯卡散熱異常、風(fēng)扇損壞。 問題影響 顯卡溫度過高，影響用戶業(yè)務(wù)。 處理方法 執(zhí)行nvidia-smi命令，查看風(fēng)扇是否正常。
實(shí)時(shí)預(yù)測作業(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)測作業(yè) 實(shí)時(shí)預(yù)測作業(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
告警閾值。 EntityThresholdCurrent 當(dāng)前溫度值。 EntityTrapFaultID 告警原因ID。 對系統(tǒng)的影響 溫度過高，單板難以承受。如果持續(xù)升溫至危險(xiǎn)溫度，單板會被下電，引起業(yè)務(wù)中斷。 可能原因 溫度超出溫度告警閾值引發(fā)的告警，可能是風(fēng)扇故障引起。 處理步驟 執(zhí)行命令display
油氣行業(yè)：進(jìn)行儲層參數(shù)預(yù)測，例如預(yù)測儲層的物理參數(shù)，如孔隙度、滲透率等，提高油氣資源的開發(fā)利用效率。進(jìn)行產(chǎn)能分級預(yù)測，例如預(yù)測油井的產(chǎn)能等級，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，例如根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的電力負(fù)荷，優(yōu)化電力生產(chǎn)和調(diào)度。 鋼鐵行業(yè)：進(jìn)行鋼水溫度預(yù)測，例如預(yù)測鋼水溫度，提高澆注和連鑄的準(zhǔn)確性和效率。
執(zhí)行實(shí)時(shí)預(yù)測作業(yè) 執(zhí)行實(shí)時(shí)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 > 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(shí)時(shí)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“
模型評測結(jié)果的存儲位置。 命中浮動偏差值 設(shè)置命中指標(biāo)的上下浮動范圍。如果某待預(yù)測指標(biāo)在命中指標(biāo)加減該值的范圍，則為命中。當(dāng)“評測指標(biāo)”選定“命中率”時(shí)需要設(shè)置該指標(biāo)。 數(shù)據(jù)集配置 預(yù)測目標(biāo)列：指定預(yù)測目標(biāo)變量列名（注：當(dāng)前僅支持單變量預(yù)測）格式：[""]。如：["result"]，[]表示默認(rèn)最后一列。
必須選擇一個(gè)已有模型才能創(chuàng)建批量預(yù)測作業(yè)。 批量預(yù)測作業(yè)必須選擇一個(gè)當(dāng)前計(jì)算節(jié)點(diǎn)發(fā)布的數(shù)據(jù)集。 創(chuàng)建聯(lián)邦預(yù)測作業(yè) 批量預(yù)測作業(yè)在本地運(yùn)行，目前支持XGBoost算法、邏輯回歸LR算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FiBiNet算法。 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 > 聯(lián)邦預(yù)測”，打開聯(lián)邦預(yù)測作業(yè)頁面。
評測指標(biāo)（自動評測） 指標(biāo)說明 預(yù)測大模型 回歸 擬合度 預(yù)測值對真實(shí)值變動的解釋程度，越接近于1，說明模型對真實(shí)值的擬合越好。 平均絕對誤差 預(yù)測值與真實(shí)值之間差異的平均絕對值。它衡量了模型預(yù)測的平均偏差程度，值越小表示模型的預(yù)測越準(zhǔn)確。 均方根誤差 預(yù)測值與真實(shí)值之間差異的平方和的
在線服務(wù)預(yù)測報(bào)錯(cuò)MR.0105 問題現(xiàn)象 部署為在線服務(wù)，服務(wù)處于運(yùn)行中狀態(tài)，預(yù)測時(shí)報(bào)錯(cuò)：{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 圖1 預(yù)測報(bào)錯(cuò) 原因分析 請?jiān)?ldquo;在線服務(wù)”詳情頁面
進(jìn)入所需空間。 圖1 我的空間 單擊左側(cè)導(dǎo)航欄“調(diào)用統(tǒng)計(jì)”。 選擇當(dāng)前調(diào)用的預(yù)測大模型，可以按照不同時(shí)間跨度查看當(dāng)前模型調(diào)用信息。 父主題： 調(diào)用預(yù)測大模型
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。
在“聯(lián)邦預(yù)測”頁面批量預(yù)測Tab頁，查找待執(zhí)行的作業(yè)，單擊“發(fā)起預(yù)測”，在系統(tǒng)彈窗中填寫“分類閾值”，勾選數(shù)據(jù)集發(fā)起聯(lián)邦預(yù)測。 如果在創(chuàng)建聯(lián)邦預(yù)測作業(yè) 步驟4中勾選的模型不包含標(biāo)簽方特征，聯(lián)邦預(yù)測支持只勾選己方數(shù)據(jù)集發(fā)起單方預(yù)測。 圖1 發(fā)起預(yù)測 圖2 勾選數(shù)據(jù)集 在“聯(lián)邦預(yù)測”頁面批量預(yù)測Tab
要性的API接口。 預(yù)測置信度 盤古融合推薦異常檢測大模型和盤古融合推薦分類大模型支持預(yù)測時(shí)輸出置信度（即每種結(jié)果的概率值），詳見《API參考》“API > 模型推理接口 > 預(yù)測大模型 > 盤古融合推薦異常檢測大模型”和“API > 模型推理接口 > 預(yù)測大模型 > 盤古融合推薦分類大模型”。
刪除實(shí)時(shí)預(yù)測作業(yè) 刪除實(shí)時(shí)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 > 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(shí)時(shí)預(yù)測tab頁，查找待刪除的作業(yè)，單擊“刪除”。如果作業(yè)處于“部署完成“狀態(tài)，需要單擊“停止部署”后，方可刪除。 刪除操作無法撤銷，請謹(jǐn)慎操作。
管理預(yù)測大模型部署任務(wù) 模型更新 完成創(chuàng)建預(yù)測大模型部署任務(wù)后，可以替換已部署的模型并升級配置，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”，單擊模型名稱，進(jìn)入模型詳情頁面。
刪除批量預(yù)測作業(yè) 刪除批量預(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 > 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”頁面批量預(yù)測，查找待刪除的作業(yè)，單擊“刪除”。 刪除操作無法撤銷，請謹(jǐn)慎操作。 圖1 刪除作業(yè) 父主題： 批量預(yù)測
