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更新时间：2025-12-25 GMT+08:00
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时序预测回归微调产物推理

功能介绍

使用微调产物进行部署推理。微调使用历史数据对基模型进行微调，实现时序预测任务，最多支持128个未来时间点的预测。预测目标数据需要是连续数值，数据类型一般是数值类。

授权信息

账号具备所有API的调用权限，如果使用账号下的IAM用户调用当前API，该IAM用户需具备调用API所需的权限，具体权限要求请参见权限和授权项。

URI

POST /

获取URI方式请参见请求URI。

请求参数

使用Token认证方式的请求Header参数见表1。

表1 请求Header参数（Token认证）

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

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

使用API Key认证方式的请求Header参数见表2。

表2 请求Header参数（API Key认证）

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
表3 请求Body参数

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：

盘古时序预测回归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：

输入数据中的一组数据。

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。

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：

  • min：32
  • max：与训练模型的历史窗口大小一致，最大不超过512。

默认取值：

-1，-1为当前服务模型的默认大小。

prediction_len

否

int

参数解释：

时序预测输出的窗口长度。数值越大输出预测的时间范围越大，但相应的显存占用会增加以及模型预测精度可能会下降。

约束限制：

基于已发布模型的进行增量微调，输出窗口需要与其保持一致。

取值范围：

  • min：1
  • max：与训练模型的预测目标窗口大小一致，最大不超过128。

默认取值：

与训练模型的预测目标窗口大小一致。

auto_fill

否

boolean

参数解释：

是否使用数据补齐功能，开启后将自动填充离散列缺失值和新类别。

约束限制：

只有经过类别特征列处理的列，才能进行数据补齐功能。

取值范围：

true：填充

false：不填充

默认取值：

false。

响应参数

状态码： 200

表4 响应Body参数

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

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
表5 OutputMeta格式说明

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

表6 响应Body参数

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,
  "prediction_len": 96,
  "data": [
    {
      "context": {
        "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328,...],
        "feature_1": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328,...]
      }
    },
    {
      "context": {
        "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328,...],
        "feature_1": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328,...]
      }
    }
  ]
}

响应示例

{
  "data": [
    {
        "prediction":{
            "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328,...]
            "feature_1": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328,...]
        }
    }
  ],
  "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。

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