Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie AML AI-Vorhersageergebnisse erstellen und verwalten. Vorhersageergebnisse werden in BigQuery-Tabellen gespeichert.
Sie müssen jetzt nur noch die Vorhersageergebnisse erstellen. Die anderen Methoden für Vorhersageergebnisse sollen der Einfachheit halber bereitgestellt werden.
Hinweise
-
Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die IAM-Rolle „Finanzdienstleistungsadministrator“ (
financialservices.admin
) für Ihr Projekt zu gewähren, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Erstellen und Verwalten von Vorhersageergebnissen benötigen. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff verwalten.Möglicherweise können Sie 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 zurück. Diese Methoden sind asynchron. Der Vorgang ist möglicherweise nicht abgeschlossen, wenn die Methode eine Antwort zurückgibt. Senden Sie bei diesen Methoden die Anfrage und prüfen Sie dann das Ergebnis.
Anfrage senden
Verwenden Sie zum Erstellen von Vorhersageergebnissen die Methode projects.locations.instances.predictionResults.create
.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
ist der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
southamerica-east1
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 Trainingslabelspalten haben.PREDICTION_END_DATE
: Der letzte Zeitpunkt, ab dem Daten zum Generieren von Features für Vorhersagen verwendet werden. Dieses Datum muss mit dem Ende der Datasets übereinstimmen oder davor liegen. Verwenden Sie das Format RFC3339 UTC „Zulu“ (z. B.2014-10-02T15:01:23Z
).PREDICTION_PERIODS
: Anzahl der aufeinanderfolgenden Monate, für die Vorhersagen erstellt werden sollen, und endet mit dem letzten vollen Monat vor dem Enddatum der Vorhersage gemäß der Zeitzone des Datasets.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME
: der Name des für die Vorhersage verwendeten BigQuery-Ausgabe-DatasetsBQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE
: die benutzerdefinierte Kennung für die BigQuery-Tabelle, die für Vorhersagen verwendet wirdBQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE
: die benutzerdefinierte Kennung für die BigQuery-Tabelle der Erklärbarkeit der Ausgabe, die für die Vorhersage verwendet wird. Entfernen Sie das optionaleexplainabilityDestination
-Objekt aus der JSON-Anfrage, wenn Sie nicht in eine BigQuery-Tabelle exportieren möchten.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 in die Tabelle geschrieben wird.
-
JSON-Text anfordern:
{ "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, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": CREATE_TIME, "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID", "verb": "create", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Ergebnis prüfen
Prüfen Sie mit der Methode projects.locations.operations.get
, 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.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die in den IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
ist der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
southamerica-east1
OPERATION_ID
: die ID für den Vorgang
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": CREATE_TIME, "endTime": END_TIME, "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" ] } }
Vorhersageergebnisse abrufen
Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.predictionResults.get
, um Vorhersageergebnisse zu erhalten.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
ist der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
southamerica-east1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die InstanzPREDICTION_RESULTS_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die Vorhersageergebnisse
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID", "createTime": CREATE_TIME, "updateTime": UPDATE_TIME, "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.
Nicht alle Felder in den Vorhersageergebnissen können aktualisiert werden. Im folgenden Beispiel werden die Nutzerlabels des Schlüssel/Wert-Paars aktualisiert, die den Vorhersageergebnissen zugeordnet sind.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
ist der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
southamerica-east1
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, der zum Organisieren der Vorhersageergebnisse verwendet wird. Weitere Informationen finden Sie unterlabels
.
JSON-Text anfordern:
{ "labels": { "KEY": "VALUE" } }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": CREATE_TIME, "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 finden Sie unter Ergebnis prüfen.
Vorhersageergebnisse auflisten
Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.predictionResults.list
, um die Vorhersageergebnisse für eine bestimmte Instanz aufzulisten.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
ist der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
southamerica-east1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die Instanz
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "predictionResults": [ { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID", "createTime": CREATE_TIME, "updateTime": UPDATE_TIME, "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" } ] }
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.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
ist der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
southamerica-east1
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 wird, die die strukturierten Metadaten der Vorhersageergebnisse beschreibtSTRUCTURED_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 in die Tabelle geschrieben wird.
-
JSON-Text anfordern:
{ "structuredMetadataDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.STRUCTURED_METADATA_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" } }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": CREATE_TIME, "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 finden Sie unter Ergebnis prüfen.
Vorhersageergebnisse löschen
Verwenden Sie zum Löschen von Vorhersageergebnissen die Methode projects.locations.instances.predictionResults.delete
.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
ist der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
southamerica-east1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die InstanzPREDICTION_RESULTS_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die Vorhersageergebnisse
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": CREATE_TIME, "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 finden Sie unter Ergebnis prüfen.