AnomalyDetectorClient.GetMultivariateModelAsync Método
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Importante
Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.
Sobrecargas
| GetMultivariateModelAsync(String, RequestContext) |
[Método Protocol] Obtener modelo multivariante
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| GetMultivariateModelAsync(String, CancellationToken) |
Obtener modelo multivariante. |
GetMultivariateModelAsync(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 GetMultivariateModelAsync(String, CancellationToken) sencilla con modelos fuertemente tipados.
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)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
Respuesta devuelta por el servicio.
Excepciones
modelId es null.
modelId es una cadena vacía y se esperaba que no estuviera vacía.
El servicio devolvió un código de estado no correcto.
Ejemplos
En este ejemplo se muestra cómo llamar a GetMultivariateModelAsync 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 = 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());
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.
}
Se aplica a
GetMultivariateModelAsync(String, CancellationToken)
- Source:
- AnomalyDetectorClient.cs
Obtener modelo multivariante.
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))Parámetros
- modelId
- String
Identificador del modelo.
- cancellationToken
- CancellationToken
Token de cancelación que se va a usar.
Devoluciones
Excepciones
modelId es null.
modelId es una cadena vacía y se esperaba que no estuviera vacía.
Ejemplos
En este ejemplo se muestra cómo llamar a GetMultivariateModelAsync con parámetros necesarios.
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>");
Comentarios
Obtenga información detallada sobre el modelo multivariante, incluido el estado de entrenamiento y las variables usadas en el modelo.
Se aplica a
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