Cómo habilitar la supervisión de predictores

Para habilitar la supervisión de predictores

Para habilitar la supervisión de un predictor nuevo con el SDK para Python (Boto3), utilice el método create_auto_predictor y dé un nombre de monitor en la MonitoringConfig.

El siguiente código crea un autopredictor que hace predicciones para 24 (ForecastHorizon) días (ForecastFrequency) en el futuro y and especifique MyPredictorMonitor como el MonitorName. Después de generar una previsión y, a continuación, importar más datos, podrá ver los resultados de la supervisión de predictores. Para obtener más información acerca de la recuperación de resultados, consulte Visualización de resultados de supervisión.

Para obtener más información acerca de los parámetros obligatorios y opcionales para crear un predictor, consulte CreateAutoPredictor.

import boto3
                            
forecast = boto3.client('forecast')

create_predictor_response = forecast.create_auto_predictor(
    PredictorName = 'predictor_name',
    ForecastHorizon = 24,
    ForecastFrequency = 'D',
    DataConfig = {
        "DatasetGroupArn": "arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName"
    },
    MonitorConifg = {
        "MonitorName": "MyMonitorName"
    }
)

Para habilitar la supervisión de predictores de un predictor existente con el SDK para Python (Boto3), utilice el método create_monitor. Especifique un nombre para la supervisión y para ResourceArn, especifique el nombre de recurso de Amazon (ARN) para el predictor que desea supervisar. Utilice el método describe_monitor y proporcione el ARN del monitor para obtener el estado del monitor. Después de generar una previsión y, a continuación, importar más datos, podrá ver los resultados de la supervisión de predictores. Para obtener más información, consulte Visualización de resultados de supervisión.

Para obtener más información acerca de los parámetros obligatorios y opcionales, consulte la CreateMonitor y la DescribeMonitor.

import boto3
                            
forecast = boto3.client('forecast')

create_monitor_response = forecast.create_monitor(
    MonitorName = 'monitor_name',
    ResourceArn = 'arn:aws:forecast:region:accountNumber:predictor/predictorName'
)

monitor_arn = create_monitor_response['MonitorArn']

describe_monitor_response = forecast.describe_monitor(
    MonitorArn = monitor_arn
)
print("Monitor status: " + describe_monitor_response['Status'])