AnomalyDetectorClient.TrainMultivariateModelAsync Método

Referência

Definição

Namespace:: Azure.AI.AnomalyDetector

Assembly:: Azure.AI.AnomalyDetector.dll

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

Importante

Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.

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TrainMultivariateModelAsync(ModelInfo, CancellationToken)

Treinar um modelo de detecção de anomalias multivariadas.

TrainMultivariateModelAsync(RequestContent, RequestContext)

[Método protocol] Treinar um modelo de detecção de anomalias multivariadas

Esse método de protocolo permite a criação explícita da solicitação e o processamento da resposta para cenários avançados.
Tente a sobrecarga de conveniência mais TrainMultivariateModelAsync(ModelInfo, CancellationToken) simples com modelos fortemente tipado primeiro.

TrainMultivariateModelAsync(ModelInfo, CancellationToken)

Origem:: AnomalyDetectorClient.cs

Treinar um modelo de detecção de anomalias multivariadas.

public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.AnomalyDetectionModel>> TrainMultivariateModelAsync (Azure.AI.AnomalyDetector.ModelInfo modelInfo, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);

abstract member TrainMultivariateModelAsync : Azure.AI.AnomalyDetector.ModelInfo * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.AnomalyDetectionModel>>
override this.TrainMultivariateModelAsync : Azure.AI.AnomalyDetector.ModelInfo * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response<Azure.AI.AnomalyDetector.AnomalyDetectionModel>>

Public Overridable Function TrainMultivariateModelAsync (modelInfo As ModelInfo, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Task(Of Response(Of AnomalyDetectionModel))

Parâmetros

modelInfo: ModelInfo

Informações do modelo.

cancellationToken: CancellationToken

O token de cancelamento a ser usado.

Retornos

Task<Response<AnomalyDetectionModel>>

Exceções

ArgumentNullException

modelInfo é nulo.

Exemplos

Este exemplo mostra como chamar TrainMultivariateModelAsync com os parâmetros necessários.

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

var modelInfo = new ModelInfo("<dataSource>", DateTimeOffset.UtcNow, DateTimeOffset.UtcNow)
{
    DataSchema = DataSchema.OneTable,
    DisplayName = "<DisplayName>",
    SlidingWindow = 1234,
    AlignPolicy = new AlignPolicy()
{
        AlignMode = AlignMode.Inner,
        FillNAMethod = FillNAMethod.Previous,
        PaddingValue = 3.14f,
    },
};
var result = await client.TrainMultivariateModelAsync(modelInfo);

Comentários

Criar e treinar um modelo de detecção de anomalias multivariadas. A solicitação deve incluir um parâmetro de origem para indicar um URI Armazenamento de Blobs do Azure acessível ao serviço. Há dois tipos de entrada de dados. O URI do Armazenamento de Blobs pode apontar para uma pasta Armazenamento de Blobs do Azure que contém vários arquivos CSV, em que cada arquivo CSV tem duas colunas, carimbo de data/hora e variável. Ou o URI do Armazenamento de Blobs pode apontar para um único blob que contém um arquivo CSV que tem todas as variáveis e uma coluna de carimbo de data/hora.

Aplica-se a

TrainMultivariateModelAsync(RequestContent, RequestContext)

Origem:: AnomalyDetectorClient.cs

[Método protocol] Treinar um modelo de detecção de anomalias multivariadas

Esse método de protocolo permite a criação explícita da solicitação e o processamento da resposta para cenários avançados.
Tente a sobrecarga de conveniência mais TrainMultivariateModelAsync(ModelInfo, CancellationToken) simples com modelos fortemente tipado primeiro.

public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response> TrainMultivariateModelAsync (Azure.Core.RequestContent content, Azure.RequestContext context = default);

abstract member TrainMultivariateModelAsync : Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>
override this.TrainMultivariateModelAsync : Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>

Public Overridable Function TrainMultivariateModelAsync (content As RequestContent, Optional context As RequestContext = Nothing) As Task(Of Response)

Parâmetros

content: RequestContent

O conteúdo a ser enviado como o corpo da solicitação.

context: RequestContext

O contexto de solicitação, que pode substituir os comportamentos padrão do pipeline do cliente por chamada.

Retornos

Task<Response>

A resposta retornada do serviço.

Exceções

ArgumentNullException

content é nulo.

RequestFailedException

O serviço retornou um código de status sem êxito.

Exemplos

Este exemplo mostra como chamar TrainMultivariateModelAsync com o conteúdo da solicitação necessário e como analisar o resultado.

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

var data = new {
    dataSource = "<dataSource>",
    startTime = "2022-05-10T14:57:31.2311892-04:00",
    endTime = "2022-05-10T14:57:31.2311892-04:00",
};

Response response = await client.TrainMultivariateModelAsync(RequestContent.Create(data));

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());

Este exemplo mostra como chamar TrainMultivariateModelAsync com todo o conteúdo da solicitação e como analisar o resultado.

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

var data = new {
    dataSource = "<dataSource>",
    dataSchema = "OneTable",
    startTime = "2022-05-10T14:57:31.2311892-04:00",
    endTime = "2022-05-10T14:57:31.2311892-04:00",
    displayName = "<displayName>",
    slidingWindow = 1234,
    alignPolicy = new {
        alignMode = "Inner",
        fillNAMethod = "Previous",
        paddingValue = 123.45f,
    },
};

Response response = await client.TrainMultivariateModelAsync(RequestContent.Create(data), 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());

Comentários

Criar e treinar um modelo de detecção de anomalias multivariadas. A solicitação deve incluir um parâmetro de origem para indicar um URI de armazenamento de blobs do Azure acessível externamente. Há dois tipos de entrada de dados: um URI apontado para uma pasta de armazenamento de blobs do Azure que contém vários arquivos CSV e cada arquivo CSV contém duas colunas, carimbo de data/hora e variável. Outro tipo de entrada é um URI apontado para um arquivo CSV no armazenamento de blobs do Azure, que contém todas as variáveis e uma coluna de carimbo de data/hora.

Abaixo está o esquema JSON para as cargas de solicitação e resposta.

Corpo da solicitação:

Esquema para 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.
}

Corpo da resposta:

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.
}

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