AnomalyDetectorClient.TrainMultivariateModelAsync Método
Definição
Importante
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Sobrecargas
| TrainMultivariateModelAsync(ModelInfo, CancellationToken) |
Treinar um modelo de detecção de anomalias multivariadas. |
| TrainMultivariateModelAsync(RequestContent, RequestContext) |
[Método protocol] Treinar um modelo de detecção de anomalias multivariadas
|
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
Exceções
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
A resposta retornada do serviço.
Exceções
content é nulo.
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.
}
Aplica-se a
Azure SDK for .NET
Comentários
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