Criando Cargos

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• CLI
• API

• Pré-requisitos:

  Você deve ter um projeto que contenha um modelo treinado para uso em um job de detecção de anomalias assíncronas.

  1. Abra o menu de navegação e clique em Funções Analíticas & IA. Em Serviços de AI, clique em Detecção de Análise.
  2. No menu de navegação do lado esquerdo, clique em Projetos.
  3. Selecione o compartimento que contém o projeto no qual você deseja criar um job.
  4. Clique no nome do projeto.

     A página de detalhes do projeto é aberta.

  5. Em Detalhes, clique em Jobs.
  6. Clique em Criar job.
  7. (Opcional) Informe um nome exclusivo (limite de 255 caracteres) para o recurso. Se você não fornecer um nome, um será gerado automaticamente.

     Por exemplo:

     aianomalydetection<resource>20230825155844

  8. (Opcional) Informe uma descrição (limite de 400 caracteres) para o recurso.
  9. Selecione o modelo no qual você deseja executar este job.
  10. (Opcional) Selecione a quantidade de sensibilidade a ser usada pela detecção de anomalias de 0 a 1.
  11. Selecione o tipo de solicitação de entrada que você deseja usar para o job.
      • Em Linha:

        Arraste um arquivo JSON ou CSV para a caixa Arquivo ou use Selecionar arquivo para localizá-lo e selecioná-lo em uma unidade local.

      • Armazenamento de objetos:

        Selecione o bucket do Object Storage que contém o arquivo de dados de detecção e, em seguida, selecione o arquivo que você deseja usar para este job. Somente arquivos CSV são suportados.

        Você pode usar vários buckets de entrada e arquivos de dados de detecção clicando em Bucket de entrada adicional e fazendo seleções adicionais.

  12. Selecione um bucket de saída do Object Storage para armazenar os arquivos de saída.

      O namespace mostra a tenancy em que o job está sendo criado.

  13. (Opcional) Digite um prefixo a ser usado para identificar facilmente os resultados.

      Por exemplo, se myModel for o prefixo, o arquivo de resultado será myModel/results-file.json.

  14. Clique em Criar job.

      O status do job assíncrono é inicialmente Aceito até que o job comece a ser executado; em seguida, ele é Em Andamento. Quando o job terminar, o status será alterado para Bem-sucedido. O tempo necessário para executar o job depende do tamanho dos conjuntos de dados de detecção.

  15. Clique no job assíncrono concluído para exibir seus detalhes e revisar os resultados do job.

      O arquivo de resultados da detecção de anomalias é salvo em uma pasta separada no bucket de saída do Object Storage selecionado. O nome do arquivo usa a convenção de nomenclatura <model-OCID>/<output_bucket_name>.

      • <model-OCID> é o OCID do modelo do serviço Anomaly Detection.

      • <output_bucket_name> é o nome do bucket do serviço Object Storage.

      • O nome do arquivo de resultados da detecção de anomalias é igual ao nome do arquivo do conjunto de dados de detecção com o sufixo -results.

• Use os comandos oci anomaly-detection data-asset create e os parâmetros necessários para criar um job em um compartimento:

  oci anomaly-detection detect-anomaly-job create --compartment-id <compartment-id>, -c [<name>] ... [OPTIONS]

  oci anomaly-detection detect-anomaly-job create-detect-anomaly-job-embedded-input-details --compartment-id <compartment-id>, -c [<name>] ... [OPTIONS]

  oci anomaly-detection detect-anomaly-job create-detect-anomaly-job-inline-input-details --compartment-id <compartment-id>, -c [<name>] ... [OPTIONS]

  oci anomaly-detection detect-anomaly-job create-detect-anomaly-job-object-list-input-details --compartment-id <compartment-id>, -c [<name>] ... [OPTIONS]

  oci anomaly-detection detect-anomaly-job create-detect-anomaly-job-object-store-output-details --compartment-id <compartment-id>, -c [<name>] ... [OPTIONS]

  Para obter uma lista completa de flags e opções de variáveis para comandos da CLI, consulte a Referência do Comando da CLI.

• Execute a operação CreateDetectAnomalyJob para criar um job.