Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie AML AI-Vorhersageergebnisse erstellen und verwalten. Vorhersageergebnisse werden in BigQuery-Tabellen gespeichert.
Weitere Informationen zum Inhalt von Vorhersageergebnissen finden Sie unter Vorhersageausgaben verstehen.
Hinweise
-
Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die IAM-Rolle „Financial Services Admin“ (
financialservices.admin
) für Ihr Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Erstellen und Verwalten von Vorhersageergebnissen benötigen. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.
- Instanz erstellen
- Modell erstellen
- Dataset erstellen
Vorhersageergebnisse erstellen
Einige API-Methoden geben einen Vorgang mit langer Ausführungszeit (long-running operation, LRO) zurück. Diese Methoden sind asynchron und geben ein Operation-Objekt zurück. Weitere Informationen finden Sie in der REST-Referenz. Der Vorgang ist möglicherweise noch nicht abgeschlossen, wenn die Methode eine Antwort zurückgibt. Bei diesen Methoden senden Sie die Anfrage und prüfen dann das Ergebnis. Im Allgemeinen sind alle POST-, PUT-, UPDATE- und DELETE-Vorgänge lang andauernd.
Anfrage senden
Verwenden Sie zum Erstellen von Vorhersageergebnissen die Methode projects.locations.instances.predictionResults.create
.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: Der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen.Standorte anzeigenus-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
australia-southeast1
INSTANCE_ID
: eine benutzerdefinierte Kennung für die InstanzPREDICTION_RESULTS_ID
: eine benutzerdefinierte Kennung für die VorhersageergebnisseMODEL_ID
: eine benutzerdefinierte Kennung für das ModellDATASET_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für das Dataset, das für Vorhersagen verwendet wird. Tabellen sollten nicht die Spalten mit den Trainingslabels enthalten.PREDICTION_END_DATE
: Der letzte Zeitpunkt, ab dem Daten verwendet werden, um Features für Vorhersagen zu generieren. Dieses Datum sollte mit dem Endzeitpunkt der Datasets übereinstimmen oder vor diesem liegen. Verwenden Sie das Format RFC3339 UTC „Zulu“ (z. B.2014-10-02T15:01:23Z
).PREDICTION_PERIODS
: Die Anzahl der aufeinanderfolgenden Monate, für die Vorhersagen erstellt werden sollen. Der letzte Monat ist der letzte vollständige Monat vor dem Vorhersage-Enddatum gemäß der Zeitzone des Datasets.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME
: Der Name des BigQuery-Ausgabe-Datasets, das für die Vorhersage verwendet wird.BQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE
: die benutzerdefinierte ID für die BigQuery-Tabelle, die für Vorhersagen verwendet wirdBQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE
: Die benutzerdefinierte Kennung für die BigQuery-Ausgabetabelle für die Erklärbarkeit, die für die Vorhersage verwendet wird. Entfernen Sie das optionaleexplainabilityDestination
-Objekt aus dem JSON der Anfrage, wenn Sie keinen Export in eine BigQuery-Tabelle wünschen.WRITE_DISPOSITION
: Die Aktion, die ausgeführt wird, wenn die Zieltabelle bereits vorhanden ist. Verwenden Sie einen der folgenden Werte:-
WRITE_EMPTY
: Nur Daten exportieren, wenn die Zieltabelle leer ist. -
WRITE_TRUNCATE
: Alle vorhandenen Daten in der BigQuery-Tabelle werden gelöscht, bevor Daten in die Tabelle geschrieben werden.
-
JSON-Text der Anfrage:
{ "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID", "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID", "endTime": "PREDICTION_END_DATE", "predictionPeriods": "PREDICTION_PERIODS", "outputs": { "predictionDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" }, "explainabilityDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" } } }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json
.
Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:
cat > request.json << 'EOF' { "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID", "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID", "endTime": "PREDICTION_END_DATE", "predictionPeriods": "PREDICTION_PERIODS", "outputs": { "predictionDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" }, "explainabilityDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" } } } EOF
Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults?prediction_result_id=PREDICTION_RESULTS_ID"
PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json
.
Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:
@' { "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID", "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID", "endTime": "PREDICTION_END_DATE", "predictionPeriods": "PREDICTION_PERIODS", "outputs": { "predictionDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" }, "explainabilityDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" } } } '@ | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults?prediction_result_id=PREDICTION_RESULTS_ID" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z", "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID", "verb": "create", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Ergebnis prüfen
Verwenden Sie die Methode projects.locations.operations.get
, um zu prüfen, ob Vorhersageergebnisse erstellt wurden. Wenn die Antwort "done": false
enthält, wiederholen Sie den Befehl, bis die Antwort "done": true
enthält.
Diese Vorgänge können einige Minuten bis mehrere Stunden dauern.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: Der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen.Standorte anzeigenus-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
australia-southeast1
OPERATION_ID
: die Kennung für den Vorgang
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z", "endTime": "2023-03-14T16:52:55.358979323Z", "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID", "verb": "create", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": true, "response": { "@type": "type.googleapis.com/dataresidency.monitoring.DataResidencyAugmentedView", "tpIds": [ "i608e8cf4abb2a7d9-tp" ] } }
Metadaten exportieren
Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.predictionResults.exportMetadata
, um Metadaten aus Vorhersageergebnissen zu exportieren.
Weitere Informationen finden Sie unter Exportierte Metadaten im AML-Ausgabedatenmodell.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: Der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen.Standorte anzeigenus-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
australia-southeast1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die InstanzPREDICTION_RESULTS_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die VorhersageergebnisseBQ_OUTPUT_DATASET_NAME
: ein BigQuery-Dataset, in das eine Tabelle exportiert werden soll, die die strukturierten Metadaten der Vorhersageergebnisse enthältSTRUCTURED_METADATA_TABLE
: die Tabelle, in die die strukturierten Metadaten geschrieben werden sollenWRITE_DISPOSITION
: Die Aktion, die ausgeführt wird, wenn die Zieltabelle bereits vorhanden ist. Verwenden Sie einen der folgenden Werte:-
WRITE_EMPTY
: Nur Daten exportieren, wenn die Zieltabelle leer ist. -
WRITE_TRUNCATE
: Alle vorhandenen Daten in der BigQuery-Tabelle werden gelöscht, bevor Daten in die Tabelle geschrieben werden.
-
JSON-Text der Anfrage:
{ "structuredMetadataDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.STRUCTURED_METADATA_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" } }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json
.
Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:
cat > request.json << 'EOF' { "structuredMetadataDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.STRUCTURED_METADATA_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" } } EOF
Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID:exportMetadata"
PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json
.
Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:
@' { "structuredMetadataDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.STRUCTURED_METADATA_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" } } '@ | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID:exportMetadata" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z", "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID", "verb": "exportMetadata", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Weitere Informationen zum Abrufen des Ergebnisses des Vorgangs mit langer Ausführungszeit (Long-Running Operation, LRO) finden Sie unter Ergebnis prüfen.
Vorhersageergebnisse abrufen
Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.predictionResults.get
, um Vorhersageergebnisse abzurufen.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: Der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen.Standorte anzeigenus-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
australia-southeast1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die InstanzPREDICTION_RESULTS_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die Vorhersageergebnisse
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID", "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z", "updateTime": "2023-03-15T15:52:55.358979323Z", "state": "ACTIVE", "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID", "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID", "endTime": "PREDICTION_END_DATE", "predictionPeriods": PREDICTION_PERIODS, "outputs": { "predictionDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" }, "explainabilityDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" } }, "lineOfBusiness": "RETAIL" }
Vorhersageergebnisse aktualisieren
Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.predictionResults.patch
, um Vorhersageergebnisse zu aktualisieren.
Nur das Feld labels
in den Vorhersageergebnissen kann aktualisiert werden. Im folgenden Beispiel wird das Schlüssel/Wert-Paar Nutzerlabels aktualisiert, das den Vorhersageergebnissen zugeordnet ist.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: Der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen.Standorte anzeigenus-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
australia-southeast1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die InstanzPREDICTION_RESULTS_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die VorhersageergebnisseKEY
: Der Schlüssel in einem Schlüssel/Wert-Paar, mit dem Vorhersageergebnisse organisiert werden. Weitere Informationen finden Sie unterlabels
.VALUE
: Der Wert in einem Schlüssel/Wert-Paar, mit dem Vorhersageergebnisse organisiert werden. Weitere Informationen finden Sie unterlabels
.
JSON-Text der Anfrage:
{ "labels": { "KEY": "VALUE" } }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json
.
Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:
cat > request.json << 'EOF' { "labels": { "KEY": "VALUE" } } EOF
Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:
curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID?updateMask=labels"
PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json
.
Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:
@' { "labels": { "KEY": "VALUE" } } '@ | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method PATCH `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID?updateMask=labels" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z", "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID", "verb": "update", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Weitere Informationen zum Abrufen des Ergebnisses des Vorgangs mit langer Ausführungszeit (Long-Running Operation, LRO) finden Sie unter Ergebnis prüfen.
Vorhersageergebnisse auflisten
Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.predictionResults.list
, um die Vorhersageergebnisse für eine bestimmte Instanz aufzulisten.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: Der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen.Standorte anzeigenus-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
australia-southeast1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die Instanz
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:
{ "predictionResults": [ { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID", "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z", "updateTime": "2023-03-15T15:52:55.358979323Z", "state": "ACTIVE", "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID", "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID", "endTime": "PREDICTION_END_DATE", "predictionPeriods": PREDICTION_PERIODS, "outputs": { "predictionDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" }, "explainabilityDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" } }, "lineOfBusiness": "RETAIL" } ] }
Vorhersageergebnisse löschen
Wenn Sie Vorhersageergebnisse löschen möchten, verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.predictionResults.delete
.
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: Der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen.Standorte anzeigenus-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
australia-southeast1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die InstanzPREDICTION_RESULTS_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die Vorhersageergebnisse
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z", "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID", "verb": "delete", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Weitere Informationen zum Abrufen des Ergebnisses des Vorgangs mit langer Ausführungszeit (Long-Running Operation, LRO) finden Sie unter Ergebnis prüfen.