Spec-Zone.ru › AWS CLI v2

[ aws . lookoutequipment ]

create-model

Описание

Создает модель машинного обучения для инференции данных.

Модель машинного обучения (ML) — это математическая модель, которая находит закономерности в ваших данных. В Amazon Lookout for Equipment модель изучает закономерности нормального поведения и обнаруживает аномальное поведение, которое может быть потенциальной неисправностью оборудования (или событиями обслуживания). Модели создаются путем анализа нормальных данных и аномалий в поведении машин, которые уже произошли.

Ваша модель обучается с помощью части данных из вашего набора данных и использует эти данные для изучения закономерностей нормального поведения и аномальных паттернов, которые приводят к поломке оборудования. Другая часть данных используется для оценки точности модели.

См. также: Документация AWS API

Синтаксис

  create-model
--model-name <value>
--dataset-name <value>
[--dataset-schema <value>]
[--labels-input-configuration <value>]
[--client-token <value>]
[--training-data-start-time <value>]
[--training-data-end-time <value>]
[--evaluation-data-start-time <value>]
[--evaluation-data-end-time <value>]
[--role-arn <value>]
[--data-pre-processing-configuration <value>]
[--server-side-kms-key-id <value>]
[--tags <value>]
[--off-condition <value>]
[--model-diagnostics-output-configuration <value>]
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--generate-cli-skeleton <value>]
[--debug]
[--endpoint-url <value>]
[--no-verify-ssl]
[--no-paginate]
[--output <value>]
[--query <value>]
[--profile <value>]
[--region <value>]
[--version <value>]
[--color <value>]
[--no-sign-request]
[--ca-bundle <value>]
[--cli-read-timeout <value>]
[--cli-connect-timeout <value>]
[--cli-binary-format <value>]
[--no-cli-pager]
[--cli-auto-prompt]
[--no-cli-auto-prompt]

Параметры

--model-name (строка)

Имя создаваемой модели машинного обучения.

--dataset-name (строка)

Имя набора данных для создаваемой модели машинного обучения.

--dataset-schema (структура)

Схема данных для создаваемой модели машинного обучения.

InlineDataSchema -> (строка)

Схема данных, используемая в данном наборе данных.

Сокращенный синтаксис:

InlineDataSchema=string

Синтаксис JSON:

{
  "InlineDataSchema": "string"
}

--labels-input-configuration (структура)

Настройка входных данных для меток, используемых для создаваемой модели машинного обучения.

S3InputConfiguration -> (структура)

Содержит информацию о расположении местоположения S3, используемого для данных меток.

Bucket -> (строка)

Имя ведра S3, содержащего данные меток.

Prefix -> (строка)

Префикс для ведра S3, используемого для данных меток.

LabelGroupName -> (строка)

Имя группы меток, которое будет использоваться для данных меток.

Сокращенный синтаксис:

S3InputConfiguration={Bucket=string,Prefix=string},LabelGroupName=string

Синтаксис JSON:

{
  "S3InputConfiguration": {
    "Bucket": "string",
    "Prefix": "string"
  },
  "LabelGroupName": "string"
}

--client-token (строка)

Уникальный идентификатор запроса. Если вы не зададите маркер запроса клиента, Amazon Lookout for Equipment сгенерирует его.

--training-data-start-time (метка времени)

Указывает временную отметку в наборе данных, которая должна использоваться для начала подмножества обучающих данных для модели машинного обучения.

--training-data-end-time (метка времени)

Указывает временную отметку в наборе данных, которая должна использоваться для окончания подмножества обучающих данных для модели машинного обучения.

--evaluation-data-start-time (метка времени)

Указывает временную отметку в наборе данных, которая должна использоваться для начала подмножества оценочных данных для модели машинного обучения.

--evaluation-data-end-time (метка времени)

Указывает временную отметку в наборе данных, которая должна использоваться для окончания подмножества оценочных данных для модели машинного обучения.

--role-arn (строка)

Amazon Resource Name (ARN) роли с разрешением на доступ к источнику данных, используемому для создания модели машинного обучения.

--data-pre-processing-configuration (структура)

Конфигурация представляет собой TargetSamplingRate , которая является частотой выборки данных после последующей обработки Amazon Lookout for Equipment. Например, если вы предоставили данные, собранные на уровне 1 секунды, и хотите, чтобы система повторно выборки данных с частотой 1 минута до обучения, то TargetSamplingRate составляет 1 минуту.

При предоставлении значения для TargetSamplingRate, вы должны добавить префикс «PT» к желаемой частоте. Значение для частоты 1 секунда, следовательно, PT1S, значение для частоты 15 минут PT15M, а значение для частоты 1 час PT1H

TargetSamplingRate -> (строка)

Частота выборки данных после последующей обработки Amazon Lookout for Equipment. Например, если вы предоставили данные, собранные на уровне 1 секунды, и хотите, чтобы система повторно выборки данных с частотой 1 минута до обучения, то TargetSamplingRate составляет 1 минуту.

При предоставлении значения для TargetSamplingRate, вы должны добавить префикс «PT» к желаемой частоте. Значение для частоты 1 секунда, следовательно, PT1S, значение для частоты 15 минут PT15M, а значение для частоты 1 час PT1H

Сокращенный синтаксис:

TargetSamplingRate=string

Синтаксис JSON:

{
  "TargetSamplingRate": "PT1S"|"PT5S"|"PT10S"|"PT15S"|"PT30S"|"PT1M"|"PT5M"|"PT10M"|"PT15M"|"PT30M"|"PT1H"
}

--server-side-kms-key-id (строка)

Предоставляет идентификатор ключа KMS, используемого для шифрования данных модели Amazon Lookout for Equipment.

--tags (список)

Любые теги, связанные с создаваемой моделью машинного обучения.

(структура)

Тег — это пара ключ-значение, которую можно добавить к ресурсу в качестве метаданных.

Key -> (строка)

Ключ для указанного тега.

Value -> (строка)

Значение для указанного тега.

Сокращенный синтаксис:

Key=string,Value=string ...

Синтаксис JSON:

[
  {
    "Key": "string",
    "Value": "string"
  }
  ...
]

--off-condition (строка)

Указывает, что актив, связанный с этим датчиком, выключен. Пока это условие выполняется, Lookout for Equipment не будет использовать данные из этого актива для обучения, оценки или инференции.

--model-diagnostics-output-configuration (структура)

Местоположение Amazon S3, где вы хотите, чтобы Amazon Lookout for Equipment сохранил диагностику модели по точкам. Вы также должны указать параметр запроса RoleArn.

S3OutputConfiguration -> (структура)

Местоположение Amazon S3 для диагностики модели по точкам.

Bucket -> (строка)

Имя ведра Amazon S3, где расположены диагностические данные модели по точкам. Вы должны быть владельцем ведра Amazon S3.

Prefix -> (строка)

Префикс Amazon S3 для местоположения диагностики модели по точкам. Префикс определяет папку и имя файла результатов оценки. (bucket).

При вызове CreateModel или UpdateModel, укажите путь в ведре, в который Lookout for Equipment должен сохранить модель. Во время обучения Lookout for Equipment создает модель оценки модели в виде сжатого файла JSON с именем model_diagnostics_results.json.gz.

При вызове DescribeModel или DescribeModelVersion, prefix содержит путь к файлу и имя файла файла оценки модели.

KmsKeyId -> (строка)

Идентификатор ключа управления ключами Amazon Web Services (KMS) для шифрования файлов диагностики модели по точкам.

Сокращенный синтаксис:

S3OutputConfiguration={Bucket=string,Prefix=string},KmsKeyId=string

Синтаксис JSON:

{
  "S3OutputConfiguration": {
    "Bucket": "string",
    "Prefix": "string"
  },
  "KmsKeyId": "string"
}

--cli-input-json | --cli-input-yaml (строка) Читает аргументы из предоставленной строки JSON. Строка JSON следует формату, предоставленному --generate-cli-skeleton. Если на командной строке указаны другие аргументы, эти значения переопределяют значения, предоставленные JSON. Невозможно передать произвольные двоичные значения с помощью предоставленного JSON-значения, так как строка будет воспринята буквально. Это может не быть указано вместе с --cli-input-yaml.

--generate-cli-skeleton (строка) Выводит JSON-скелет в стандартный вывод без отправки запроса к API. Если указано без значения или со значением input, выводит пример входного JSON, который можно использовать в качестве аргумента для --cli-input-json. Аналогично, если указано yaml-input, он выведет пример входного YAML, который можно использовать с --cli-input-yaml. Если указано значение output, он проверит входные данные команд и вернет пример выходного JSON для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет не стабилен между версиями AWS CLI, и нет гарантий обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.

Глобальные параметры

--debug (булево)

Включить отладку.

--endpoint-url (строка)

Переопределить значение URL по умолчанию для команды указанным URL.

--no-verify-ssl (булево)

По умолчанию AWS CLI использует SSL при общении с AWS-сервисами. Для каждого SSL-соединения AWS CLI проверит SSL-сертификаты. Этот параметр переопределяет поведение по умолчанию проверки SSL-сертификатов.

--no-paginate (булево)

Отключить автоматическую постраничную навигацию. Если автоматическая постраничная навигация отключена, AWS CLI выполнит только один вызов для первой страницы результатов.

--output (строка)

Стиль форматирования вывода команды.

  • json
  • текст
  • таблица
  • yaml
  • yaml-поток

--query (строка)

Запрос JMESPath для использования при фильтрации данных ответа.

--profile (строка)

Использование определенного профиля из файла учетных данных.

--region (строка)

Регион для использования. Переопределяет настройки конфигурации/среды.

--version (строка)

Отображение версии этого инструмента.

--color (строка)

Включение/выключение цветного вывода.

  • вкл
  • выкл
  • авто

--no-sign-request (булево)

Не подписывать запросы. Учетные данные не будут загружены, если этот аргумент предоставлен.

--ca-bundle (строка)

Файл с пакетом сертификатов CA для проверки SSL-сертификатов. Переопределяет настройки конфигурации/среды.

--cli-read-timeout (целое число)

Максимальное время чтения сокета в секундах. Если значение установлено в 0, чтение сокета будет блокирующим и не будет таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.

--cli-connect-timeout (целое число)

Максимальное время подключения к сокету в секундах. Если значение установлено в 0, подключение к сокету будет блокирующим и не будет таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.

--cli-binary-format (строка)

Стиль форматирования для двоичных блоков. Формат по умолчанию — base64. Формат base64 ожидает, что двоичные блоки будут предоставлены как строка, закодированная в base64. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI V1, и двоичные значения должны передаваться буквально. При предоставлении содержимого из файла, отображающего двоичный блок, fileb:// всегда будет рассматриваться как двоичный и использовать содержимое файла непосредственно независимо от настройки cli-binary-format. При использовании file:// содержимое файла должно быть должным образом отформатировано для настроенного cli-binary-format.

  • base64
  • raw-in-base64-out

--no-cli-pager (булево)

Отключить пейджер командной строки для вывода.

--cli-auto-prompt (булево)

Автоматически запросить параметры ввода командной строки.

--no-cli-auto-prompt (булево)

Отключить автоматическое запроса параметров ввода командной строки.

Вывод

ModelArn -> (строка)

Идентификатор ресурса Amazon (ARN) создаваемой модели.

Статус -> (строка)

Указывает статус операции CreateModel.

© Copyright 2025, Amazon Web Services. Created using Sphinx.

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API