AnomalyDetectorClient.TrainMultivariateModel Método

Referencia

Definición

Espacio de nombres:: Azure.AI.AnomalyDetector

Ensamblado:: Azure.AI.AnomalyDetector.dll

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

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.

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TrainMultivariateModel(ModelInfo, CancellationToken)

Entrenar un modelo de detección de anomalías multivariante.

TrainMultivariateModel(RequestContent, RequestContext)

[Método Protocol] Entrenamiento de un modelo de detección de anomalías 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 TrainMultivariateModel(ModelInfo, CancellationToken) sencilla con modelos fuertemente tipados.

TrainMultivariateModel(ModelInfo, CancellationToken)

Source:: AnomalyDetectorClient.cs

Entrenar un modelo de detección de anomalías multivariante.

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

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

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

Parámetros

modelInfo: ModelInfo

Información del modelo.

cancellationToken: CancellationToken

Token de cancelación que se va a usar.

Devoluciones

Response<AnomalyDetectionModel>

Excepciones

ArgumentNullException

modelInfo es null.

Ejemplos

En este ejemplo se muestra cómo llamar a TrainMultivariateModel 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 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 = client.TrainMultivariateModel(modelInfo);

Comentarios

Crea y entrena un modelo de detección de anomalías de multivariante. La solicitud debe incluir un parámetro de origen para indicar un URI de Azure Blob Storage accesible para el servicio. Hay dos tipos de entrada de datos. El URI de Blob Storage puede apuntar a una carpeta Azure Blob Storage que contiene varios archivos CSV, donde cada archivo CSV tiene dos columnas, marca de tiempo y variable. O bien, el URI de Blob Storage puede apuntar a un único blob que contenga un archivo CSV que tenga todas las variables y una columna de marca de tiempo.

Se aplica a

TrainMultivariateModel(RequestContent, RequestContext)

Source:: AnomalyDetectorClient.cs

[Método Protocol] Entrenamiento de un modelo de detección de anomalías 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 TrainMultivariateModel(ModelInfo, CancellationToken) sencilla con modelos fuertemente tipados.

public virtual Azure.Response TrainMultivariateModel (Azure.Core.RequestContent content, Azure.RequestContext context = default);

abstract member TrainMultivariateModel : Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> Azure.Response
override this.TrainMultivariateModel : Azure.Core.RequestContent * Azure.RequestContext -> Azure.Response

Public Overridable Function TrainMultivariateModel (content As RequestContent, Optional context As RequestContext = Nothing) As Response

Parámetros

content: RequestContent

Contenido que se va a enviar como el cuerpo de la solicitud.

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

content es null.

RequestFailedException

El servicio devolvió un código de estado no correcto.

Ejemplos

En este ejemplo se muestra cómo llamar a TrainMultivariateModel con el contenido de solicitud necesario y cómo analizar el 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 = client.TrainMultivariateModel(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());

En este ejemplo se muestra cómo llamar a TrainMultivariateModel con todo el contenido de la solicitud y cómo analizar el 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 = client.TrainMultivariateModel(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());

Comentarios

Crea y entrena un modelo de detección de anomalías de multivariante. La solicitud debe incluir un parámetro de origen para indicar un URI de Azure Blob Storage accesible externamente. Hay dos tipos de entrada de datos: un URI apuntado a una carpeta de Azure Blob Storage que contiene varios archivos CSV y cada archivo CSV contiene dos columnas, marca de tiempo y variable. Otro tipo de entrada es un URI al que apunta un archivo CSV en Azure Blob Storage, que contiene todas las variables y una columna de marca de tiempo.

A continuación se muestra el esquema JSON para las cargas de solicitud y respuesta.

Cuerpo de la solicitud:

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.
}

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.
}

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