AnomalyDetectorClient.GetMultivariateModel Método

Definición

Espacio de nombres:

Azure.AI.AnomalyDetector

Ensamblado:

Azure.AI.AnomalyDetector.dll

Paquete:

Azure.AI.AnomalyDetector v3.0.0-preview.7

Sobrecargas

GetMultivariateModel(String, CancellationToken)	Obtiene el modelo multivariante.
GetMultivariateModel(String, RequestContext)	[Método Protocol] Obtener modelo multivariante Este método de protocolo permite la creación explícita de la solicitud y el procesamiento de la respuesta para escenarios avanzados. Pruebe primero la sobrecarga de comodidad más GetMultivariateModel(String, CancellationToken) sencilla con modelos fuertemente tipados.

GetMultivariateModel(String, CancellationToken)

Source:

AnomalyDetectorClient.cs

Obtiene el modelo multivariante.

public virtual Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.AnomalyDetectionModel> GetMultivariateModel (string modelId, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);

abstract member GetMultivariateModel : string * System.Threading.CancellationToken -> Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.AnomalyDetectionModel>
override this.GetMultivariateModel : string * System.Threading.CancellationToken -> Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.AnomalyDetectionModel>

Public Overridable Function GetMultivariateModel (modelId As String, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Response(Of AnomalyDetectionModel)

Parámetros

modelId

String

Identificador del modelo.

cancellationToken

CancellationToken

Token de cancelación que se va a usar.

Devoluciones

Response<AnomalyDetectionModel>

Excepciones

ArgumentNullException

modelId es null.

ArgumentException

modelId es una cadena vacía y se espera que no esté vacía.

Ejemplos

En este ejemplo se muestra cómo llamar a GetMultivariateModel con los parámetros necesarios.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

var result = client.GetMultivariateModel("<modelId>");

Comentarios

Obtenga información detallada sobre el modelo multivariante, incluido el estado de entrenamiento y las variables usadas en el modelo.

GetMultivariateModel(String, RequestContext)

Source:

AnomalyDetectorClient.cs

[Método Protocol] Obtener modelo multivariante

• Este método de protocolo permite la creación explícita de la solicitud y el procesamiento de la respuesta para escenarios avanzados.
• Pruebe primero la sobrecarga de comodidad más GetMultivariateModel(String, CancellationToken) sencilla con modelos fuertemente tipados.

public virtual Azure.Response GetMultivariateModel (string modelId, Azure.RequestContext context);

abstract member GetMultivariateModel : string * Azure.RequestContext -> Azure.Response
override this.GetMultivariateModel : string * Azure.RequestContext -> Azure.Response

Public Overridable Function GetMultivariateModel (modelId As String, context As RequestContext) As Response

Parámetros

modelId

String

Identificador del modelo.

context

RequestContext

Contexto de solicitud, que puede invalidar los comportamientos predeterminados de la canalización de cliente por llamada.

Devoluciones

Response

Respuesta devuelta desde el servicio.

Excepciones

ArgumentNullException

modelId es null.

ArgumentException

modelId es una cadena vacía y se espera que no esté vacía.

RequestFailedException

El servicio devolvió un código de estado no correcto.

Ejemplos

En este ejemplo se muestra cómo llamar a GetMultivariateModel con los parámetros necesarios y analizar el resultado.

var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new AnomalyDetectorClient(endpoint, credential);

Response response = client.GetMultivariateModel("<modelId>", new RequestContext());

JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelId").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("createdTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("lastUpdatedTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("dataSource").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("dataSchema").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("startTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("endTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("displayName").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("slidingWindow").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("alignPolicy").GetProperty("alignMode").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("alignPolicy").GetProperty("fillNAMethod").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("alignPolicy").GetProperty("paddingValue").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("status").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("errors")[0].GetProperty("code").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("errors")[0].GetProperty("message").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("modelState").GetProperty("epochIds")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("modelState").GetProperty("trainLosses")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("modelState").GetProperty("validationLosses")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("modelState").GetProperty("latenciesInSeconds")[0].ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("variable").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("filledNARatio").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("effectiveCount").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("firstTimestamp").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelInfo").GetProperty("diagnosticsInfo").GetProperty("variableStates")[0].GetProperty("lastTimestamp").ToString());

Comentarios

Obtiene información detallada del modelo de multivariante, incluidos el estado de entrenamiento y las variables que se usan en el modelo.

A continuación se muestra el esquema JSON para la carga de respuesta.

Cuerpo de la respuesta:

Esquema para AnomalyDetectionModel:

{
  modelId: string, # Required.
  createdTime: string (date & time), # Required.
  lastUpdatedTime: string (date & time), # Required.
  modelInfo: {
    dataSource: string, # Required.
    dataSchema: "OneTable" | "MultiTable", # Optional.
    startTime: string (date & time), # Required.
    endTime: string (date & time), # Required.
    displayName: string, # Optional.
    slidingWindow: number, # Optional.
    alignPolicy: {
      alignMode: "Inner" | "Outer", # Optional.
      fillNAMethod: "Previous" | "Subsequent" | "Linear" | "Zero" | "Fixed", # Optional.
      paddingValue: number, # Optional.
    }, # Optional.
    status: "CREATED" | "RUNNING" | "READY" | "FAILED", # Optional.
    errors: [
      {
        code: string, # Required.
        message: string, # Required.
      }
    ], # Optional.
    diagnosticsInfo: {
      modelState: {
        epochIds: [number], # Optional.
        trainLosses: [number], # Optional.
        validationLosses: [number], # Optional.
        latenciesInSeconds: [number], # Optional.
      }, # Optional.
      variableStates: [VariableState], # Optional.
    }, # Optional.
  }, # Optional.
}