盘古统一编码时序预测分类大模型
功能介绍
基于时序预测基模型实现分类预测能力。时序分类预测有很多应用场景,例如:基于工业设备传感器一段时间采集的连续数据,实现设备正常或异常状态的预测。
请求参数
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参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
X-Auth-Token |
是 |
String |
参数解释: 用户Token。 用于获取操作API的权限。如图4中响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 |
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Content-Type |
是 |
String |
参数解释: 发送的实体的MIME类型。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: application/json |
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参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
X-Apig-AppCode |
是 |
String |
参数解释: 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。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 |
|
Content-Type |
是 |
String |
参数解释: 发送的实体的MIME类型。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: application/json |
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参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
data |
是 |
Array |
参数解释: 时序数据请求的批处理队列。 约束限制: 盘古时序预测分类任务的输入数据内容,用字典承载。输入数据字典中,键对应特征列名,值为序列数据具体内容。 取值范围: 输入数据中的一行数据。 默认取值: 预测大模型在训练完成后,可以在训练日志页面,“模型训练”日志节点中获取推理api所用的示例数据。填写请求Body时可以参考该示例填写。
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|
context_len |
否 |
int |
参数解释: 时序任务的历史窗口大小,该参数主要服务于支持多尺度窗口的模型的推理。 约束限制: 填写时需要保证输入序列长度大于等于该值。 取值范围:
默认取值: -1,-1为当前服务模型的默认大小。 |
响应参数
状态码: 200
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参数 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|
|
data |
LIST<OutputMeta> |
参数解释: 时序预测结果的列表。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 |
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time_cost |
JSON |
参数解释: 当启动服务时,本次请求服务各阶段耗时情况。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 |
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参数名称 |
参数类型 |
说明 |
|---|---|---|
|
prediction |
JSON |
参数解释: 时序分类的输出结果,具体见样例调用示例。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 |
状态码: 400
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参数 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|
|
error_code |
String |
错误码。 |
|
error_msg |
String |
错误信息。 |
请求示例
{
"context_len": 256,
"data": [
{
"context": {
"feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328,...]
}
},
{
"context": {
"feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328,...]
}
}
]
}
响应示例
{
"data": [
{
"prediction":{
"label": 0
}
}
],
"time_cost": {
"infer_cost_time": "82.609 ms",
"postprocess_cost_time": "0.29 ms",
"preprocess_cost_time": "0.1332 ms",
"service_cost_total_time": "84.965 ms"
}
}
状态码
请参见状态码。
错误码
请参见错误码。
