Partager via


AnomalyDetectorClient.GetMultivariateModelAsync Méthode

Définition

Surcharges

GetMultivariateModelAsync(String, RequestContext)

[Méthode de protocole] Obtenir un modèle multivarié

GetMultivariateModelAsync(String, CancellationToken)

Obtenir un modèle multivarié.

GetMultivariateModelAsync(String, RequestContext)

Source:
AnomalyDetectorClient.cs

[Méthode de protocole] Obtenir un modèle multivarié

public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response> GetMultivariateModelAsync (string modelId, Azure.RequestContext context);
abstract member GetMultivariateModelAsync : string * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>
override this.GetMultivariateModelAsync : string * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>
Public Overridable Function GetMultivariateModelAsync (modelId As String, context As RequestContext) As Task(Of Response)

Paramètres

modelId
String

Identificateur de modèle.

context
RequestContext

Contexte de demande, qui peut remplacer les comportements par défaut du pipeline client par appel.

Retours

Réponse retournée par le service.

Exceptions

modelId a la valeur null.

modelId est une chaîne vide, et on s’attendait à ce qu’elle ne soit pas vide.

Le service a retourné un code de status non réussi.

Exemples

Cet exemple montre comment appeler GetMultivariateModelAsync avec les paramètres requis et analyser le résultat.

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

Response response = await client.GetMultivariateModelAsync("<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());

Remarques

Obtenir des informations détaillées sur le modèle multivarié, incluant l’état d’apprentissage et les variables utilisées dans le modèle.

Vous trouverez ci-dessous le schéma JSON pour la charge utile de réponse.

Corps de réponse :

Schéma pour 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.
}

S’applique à

GetMultivariateModelAsync(String, CancellationToken)

Source:
AnomalyDetectorClient.cs

Obtenir un modèle multivarié.

public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.AnomalyDetectionModel>> GetMultivariateModelAsync (string modelId, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);
abstract member GetMultivariateModelAsync : string * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.AnomalyDetectionModel>>
override this.GetMultivariateModelAsync : string * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.AnomalyDetectionModel>>
Public Overridable Function GetMultivariateModelAsync (modelId As String, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Task(Of Response(Of AnomalyDetectionModel))

Paramètres

modelId
String

Identificateur de modèle.

cancellationToken
CancellationToken

Jeton d’annulation à utiliser.

Retours

Exceptions

modelId a la valeur null.

modelId est une chaîne vide, et on s’attendait à ce qu’elle ne soit pas vide.

Exemples

Cet exemple montre comment appeler GetMultivariateModelAsync avec les paramètres requis.

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

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

Remarques

Obtenez des informations détaillées sur le modèle multivarié, notamment les status d’entraînement et les variables utilisées dans le modèle.

S’applique à