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。
URI
获取URI方式请参见请求URI。
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 |
APPCode值。 用于获取操作API的权限。AppCode认证响应消息头中X-Apig-AppCode的值即为APPCode。 |
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 |
---|---|---|---|
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。 |
draw_figures |
否 |
String |
是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 |
forecast_features |
否 |
String |
确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中,提供的高空变量和表面变量。 |
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_forecast_features |
否 |
String |
集合预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中,提供的高空变量和表面变量。 |
ensemble_noise_method |
否 |
String |
集合预报的加噪方式。可选:{"perlin", "cnop"}。
|
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)。 |
ensemble_cnop_initial_quantity |
否 |
Long |
集合预报的CNOP初始扰动数量。取值范围:[2, 350]。 |
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" : { "start_time_begin" : 2017010100, "start_time_end" : 2017010200, "start_time_interval_hours" : 1, "forecast_lead_hours" : 1, "forecast_features" : "Surface:P;Surface:T;Surface:U;Surface:V;1000:T;800:T;1000:Z;800:Z", "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, "ensemble_forecast_features" : "Surface:P;Surface:T;Surface:U;Surface:V;1000:T;800:T;1000:Z;800:Z", "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。