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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
服務(wù)預(yù)測 服務(wù)預(yù)測失敗 服務(wù)預(yù)測失敗，報錯APIG.XXXX 在線服務(wù)預(yù)測報錯ModelArts.4206 在線服務(wù)預(yù)測報錯ModelArts.4302 在線服務(wù)預(yù)測報錯ModelArts.4503 在線服務(wù)預(yù)測報錯MR.0105 Method Not Allowed 請求超時返回Timeout
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
訓(xùn)練預(yù)測大模型 預(yù)測大模型訓(xùn)練流程與選擇建議 創(chuàng)建預(yù)測大模型訓(xùn)練任務(wù) 查看預(yù)測大模型訓(xùn)練狀態(tài)與指標(biāo) 發(fā)布訓(xùn)練后的預(yù)測大模型 管理預(yù)測大模型訓(xùn)練任務(wù) 預(yù)測大模型訓(xùn)練常見報錯與解決方案 父主題： 開發(fā)盤古預(yù)測大模型
調(diào)用預(yù)測大模型 表1 預(yù)測大模型API清單 API分類 API訪問路徑（URI） 推理 / 特征重要性 /perm-feat-importance 使用API調(diào)用預(yù)測大模型 統(tǒng)計預(yù)測大模型調(diào)用信息 父主題： 開發(fā)盤古預(yù)測大模型
評測預(yù)測大模型 創(chuàng)建預(yù)測大模型評測數(shù)據(jù)集 創(chuàng)建預(yù)測大模型評測任務(wù) 查看預(yù)測大模型評測報告 管理預(yù)測大模型評測任務(wù) 父主題： 開發(fā)盤古預(yù)測大模型
0201”:“Request entity too large”。請減少預(yù)測請求內(nèi)容后重試。 當(dāng)使用API調(diào)用地址預(yù)測時，請求體的大小限制是12MB，超過12MB時，請求會被攔截。 使用ModelArts console的預(yù)測頁簽進(jìn)行的預(yù)測，由于console的網(wǎng)絡(luò)鏈路的不同，要求請求體的大小不超過8MB。
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 ModelArts
因APIG（API網(wǎng)關(guān)）限制，平臺每次請求預(yù)測的時間不超過40秒。數(shù)據(jù)從平臺發(fā)送到服務(wù)，服務(wù)預(yù)測推理，再將結(jié)果返回的時間不超過限制，可以成功返回預(yù)測結(jié)果。當(dāng)服務(wù)預(yù)測的時間過長或者頻繁預(yù)測導(dǎo)致服務(wù)接收不過來請求，即會出現(xiàn)該報錯。 可以通過以下方式解決問題： 服務(wù)預(yù)測請求內(nèi)容過大時，會因數(shù)據(jù)處理慢
使用時序預(yù)測算法實現(xiàn)訪問流量預(yù)測
在整理一個設(shè)備異常預(yù)警問題時，對預(yù)測模型需要加深理解。在MLS的基礎(chǔ)上，學(xué)習(xí)了整個預(yù)測算法的使用過程，從數(shù)據(jù)整理到模型和結(jié)果比對。首先記錄MLS汽車價格預(yù)測的整個過程，其次是對設(shè)備預(yù)警問題的一些理解。1.預(yù)測汽車價格：（1）數(shù)據(jù)整理，數(shù)據(jù)形式整理如下，每一列為一個特征，最后一列為
ADMET屬性預(yù)測接口 功能介紹 計算小分子的物化性質(zhì)，包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代謝(metabolism)、清除(excretion)與毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路徑參數(shù)
冷站優(yōu)化判斷條件 預(yù)測溫度：天氣預(yù)報的未來溫度。 預(yù)測濕度：天氣預(yù)報的未來濕度。 平均溫度：天氣實況平均溫度。 冷凍二次管供回水溫度詳細(xì)數(shù)據(jù) 展示所選的冷凍二次管設(shè)備的數(shù)據(jù)，包括全天的供水溫度、回水溫度和供回水溫度差。 鼠標(biāo)懸停在二次管的圖表上會顯示“出水溫度、供水溫度和當(dāng)前溫度差”的數(shù)據(jù)信息。
該API屬于APIHub22050服務(wù)，描述: 總量預(yù)測數(shù)據(jù)生成后,矯正預(yù)測數(shù)據(jù)接口URL: "/ec/energyconsumptionforecast/dataReset"
在線服務(wù)預(yù)測報錯DL.0105 問題現(xiàn)象 在線服務(wù)預(yù)測報錯DL.0105，報錯日志：“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根據(jù)報錯日志分析，是因為一個float數(shù)據(jù)被當(dāng)做對象下標(biāo)訪問了。 處理方法 將模型推理代碼
日常風(fēng)險預(yù)測 操作步驟 進(jìn)入“日常風(fēng)險預(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)險分析”頁簽。 當(dāng)前，僅支持白名單用戶使用智能風(fēng)險預(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)險實例 。 預(yù)測峰值：預(yù)測峰值=參考時間段內(nèi)的歷史容量峰值*(1+壓力系數(shù))；
DNA 序列預(yù)測「NGS測序深度」的深度學(xué)習(xí)模型一種可以根據(jù) DNA 序列預(yù)測「NGS測序深度」的深度學(xué)習(xí)模型 萊斯大學(xué)的研究人員設(shè)計了一個深度學(xué)習(xí)模型，該模型可以根據(jù)DNA序列，預(yù)測Next-Generation Sequencing（NGS）的測序深度。 針對預(yù)測測序深度的有針對
iloc[:, 1] = np.floor(np.expm1(blended_predictions(X_test)))``` ### 6.4矯正預(yù)測 ```pythonq1 = submission['SalePrice'].quantile(0.0045)q2 = submission['SalePrice']
通過AI推理的方式，只需1臺服務(wù)器、1卡配置、10秒時間，就可以獲得更精確的預(yù)測結(jié)果。盤古氣象大模型的預(yù)測結(jié)果包括位勢、濕度、風(fēng)速、溫度、海平面氣壓等，可以應(yīng)用于臺風(fēng)路徑預(yù)測、降水預(yù)測、寒潮和高溫預(yù)測等多個氣象研究細(xì)分場景。 2023年7月6日，國際頂級學(xué)術(shù)期刊《Nature》
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)
