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Abilitazione del monitoraggio del predittore
È possibile abilitare il monitoraggio predittore quando si crea il predittore oppure è possibile abilitarlo per un predittore esistente.
Il monitoraggio predittore è disponibile solo per AutoPredictors. È possibile aggiornare i predittori legacy esistenti a AutoPredictor. Consulta .Aggiornamento ad AutoPredictor.
Abilitazione del monitoraggio predittore per un nuovo predittore
È possibile abilitare il monitoraggio predittore per un nuovo predittore con la console,AWS CLI,AWSSDK e ilCreateAutoPredictoroperazione.
- Console
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Per abilitare il monitoraggio Predictor
Accedi allaAWS Management Consolee aprire la console di Amazon Forecast all'indirizzohttps://console.aws.amazon.com/forecast/.
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DaGruppi di set di dati, scegliere il gruppo di set di dati
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Nel riquadro di navigazione, sceglierePredittori.
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ScegliereAddestra un nuovo predittore.
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Nellaconfigurazione del predittoresezione, scegliAbilitazione del monitoraggio.
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Fornire i valori per i seguenti campi obbligatori:
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Nome- un nome predittore univoco.
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Frequenza di Forecast- la granularità delle tue previsioni.
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Orizzonte di previsione- Il numero di passi temporali da prevedere.
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ScegliereAvvio delleper creare un predittore auto con monitoraggio abilitato. Vedrai i risultati del monitoraggio mentre utilizzi il predittore per generare previsioni e quindi importare più dati.
- Python
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Per abilitare il monitoraggio predittore per un nuovo predittore con l'SDK for Python (Boto3), utilizzare ilcreate_auto_predictormetodo e fornire un nome del monitor nelMonitoringConfig.
Il seguente codice crea un predittore auto che fa previsioni per 24 (ForecastHorizon) giorni (ForecastFrequency) in future e specificaMyPredictorMonitorcome ilMonitorName. Dopo aver generato una previsione e quindi importato altri dati, è possibile visualizzare i risultati del monitoraggio predittore. Per ulteriori informazioni sul recupero dei risultati, consultaVisualizzazione dei risultati del monitoraggio.
Per informazioni sui parametri obbligatori e opzionali per creare un predittore consultaCreateAutoPredictor.
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"
}
)
Abilitazione del monitoraggio predittore per un predittore esistente
È possibile abilitare il monitoraggio predittore per un predittore esistente con la console,AWS CLI, eAWSSDK.
- Console
-
Per abilitare il monitoraggio predittore
Accedi allaAWS Management Consolee aprire la console di Amazon Forecast all'indirizzohttps://console.aws.amazon.com/forecast/.
-
DaGruppi di set di dati, scegliere il gruppo di set di dati
-
Nel riquadro di navigazione, sceglierePredittori.
-
Scegliere il predittore.
-
Passare alla .Monitoraggioscheda.
-
NellaVisualizzazione dei dettaglisezione, scegliAvvia il monitoraggio
QuandoMonitoraggio delloè Attivo, il monitoraggio predittore è abilitato. Dopo aver generato una previsione e quindi importato altri dati, è possibile visualizzare i risultati del monitoraggio predittore. Per ulteriori informazioni, consultaVisualizzazione dei risultati del monitoraggio
- Python
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Per abilitare il monitoraggio predittore per un predittore esistente con l'SDK for Python (Boto3), utilizzare ilcreate_monitormetodo. Specificare un nome per il monitoraggio e perResourceArnspecificare l'ARN (Amazon Resource Name) per il predittore da monitorare. Utilizzo dell'describe_monitore fornire il monitor ARN per ottenere lo stato del monitor. Dopo aver generato una previsione e quindi importato altri dati, è possibile visualizzare i risultati del monitoraggio predittore. Per ulteriori informazioni, consultaVisualizzazione dei risultati del monitoraggio.
Per informazioni sui parametri obbligatori e opzionali, consultaCreateMonitoreDescribeMonitor.
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'])
