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创建推理作业
功能介绍
支持调用科学计算大模型创建气象/降水模型的推理作业。
请求参数
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
X-Auth-Token |
是 |
String |
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 |
Content-Type |
是 |
String |
发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 |
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
X-Apig-AppCode |
是 |
String |
API Key值。 用于获取操作API的权限。API Key认证响应消息头中X-Apig-AppCode的值即为API Key。 |
Content-Type |
是 |
String |
发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 |
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
name |
是 |
String |
推理作业的名称。 |
input |
是 |
TaskInputDto object |
输入数据的信息。 |
output |
是 |
TaskOutputDto object |
输出数据的信息。 |
config |
是 |
TaskConfigDto object |
科学计算大模型配置信息。 |
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
type |
是 |
String |
存储类型,取值为obs。 |
data |
是 |
Array of ObsStorageDto objects |
输入数据的OBS信息。 |
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
data_dirs |
是 |
String |
根据不同模型指定输入数据的OBS路径。由json体转换的字符串,格式如下{"model_tag": "obs://path/to/data/"},model_tag与模型的对应关系请见表9 模型资产与model tag对应关系。 |
start_time_begin |
是 |
String |
起报时间区间起点(YYYYMMDDHH时间戳)。 |
start_time_end |
是 |
String |
起报时间区间终点(YYYYMMDDHH时间戳)。 |
start_time_interval_hours |
否 |
Long |
起报时间间隔小时数,默认6。取值范围:[1, 24]。 |
forecast_lead_hours |
否 |
Long |
预报未来小时数,默认168,取值范围:[1, 720]。 |
draw_figures |
否 |
String |
是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 |
num_ensembles |
否 |
Long |
集合数量。在气象预报中,集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动,使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果,从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性,从而提高预报的准确性和可靠性。 取值范围:[2, 10]。 |
ensemble_noise_method |
否 |
String |
集合预报的加噪方式。可选:{"perlin"}。
|
ensemble_noise_perlin_scale |
否 |
Double |
集合预报的Perlin加噪scale。取值范围:(0, 0.5)。 |
ensemble_noise_perlin_octave |
否 |
Long |
用于选择集合预报的Perlin加噪octave。Perlin噪音的octave指的是噪音的频率,在生成Perlin噪音时,可以将多个不同频率的噪音叠加在一起,以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave,而叠加的octave数越多,噪音的复杂度也就越高。 取值范围:[1, 10)。 |
ensemble_noise_perlin_x |
否 |
Double |
用于选择集合预报的Perlin加噪x经度方向的尺度。 取值范围:[0, 1)。 |
ensemble_noise_perlin_y |
否 |
Double |
用于选择集合预报的Perlin加噪y纬度方向的尺度。 取值范围:[0, 1)。 |
模型资产名称 |
model tag |
---|---|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
global-weather |
Pangu-AI4S-Global-Precip |
global-precip |
Pangu-AI4S-Global-Ocean |
global-ocean |
Pangu-AI4S-Regional-Ocean |
regional-ocean |
Pangu-AI4S-Global-Ecology |
global-ecology |
Pangu-AI4S-Global-Swell |
global-swell |
Pangu-AI4S-Regional-Pollution |
regional-pollution |
Pangu-AI4S-Regional-Pollution-Tianrong |
regional-pollution |
模型 |
预报层次 |
预报高空变量 |
预报表面变量 |
降水 |
时间分辨率 |
水平分辨率 |
区域范围 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
全球中期天气要素预测模型 |
13层(1000hpa,925hpa,850hpa,700hpa,600hpa,500hpa,400hpa,300hpa,250hpa,200hpa,150hpa,100hpa,50hpa) |
T:温度 Q:比湿 Z:重力位势 U:U风 V:V风 |
MLSP:海平面气压 U10:10米U风,经度方向 V10:10米V风,纬度方向 T2M:2米温度 |
- |
1、3、6、24小时 |
0.25°*0.25° |
全球 |
降水基模型 |
13层(1000hpa,925hpa,850hpa,700hpa,600hpa,500hpa,400hpa,300hpa,250hpa,200hpa,150hpa,100hpa,50hpa) |
T:温度 Q:比湿 Z:重力位势 U:U风 V:V风 |
MLSP:海平面气压 U10:10米U风,经度方向 V10:10米V风,纬度方向 T2M:2米温度 |
PRECIP6:过去6h累计降水 PRECIP24:过去24h累计降水 |
1、3、6、24小时 |
0.25°*0.25° |
全球 |
请求示例
{
"name" : "demo-task",
"input" : {
"type" : "obs",
"data" : [ {
"bucket" : "bucket",
"path" : "path/to/directory/"
} ]
},
"output" : {
"obs" : {
"bucket" : "bucket",
"path" : "path/to/directory/"
}
},
"config" : {
"data_dirs": "{\"global-weather\":\"obs://path/to/directory/\"}",
"start_time_begin" : 2017010100,
"start_time_end" : 2017010200,
"start_time_interval_hours" : 1,
"forecast_lead_hours" : 1,
"num_ensembles" : 2,
"ensemble_noise_method" : "perlin",
"ensemble_noise_perlin_scale" : 0.1,
"ensemble_noise_perlin_octave" : 1,
"ensemble_noise_perlin_x" : 0.2,
"ensemble_noise_perlin_y" : 0.2,
"draw_figures" : "true"
}
}
响应示例
状态码: 200
创建作业成功
{
"tasks" : [ {
"id" : "baabcb56-5bb6-11eb-8a0d-fa163e3ddba1"
} ]
}
状态码
请参见状态码。
错误码
请参见错误码。