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推論APIの実行
前提条件
- Node-AI Berryの起動方法 が完了していること
- モデルのアップロード が完了していること
- 実行例のには、上記の手順で作成したディレクトリ名（例：）を指定します
手順1 : 推論に用いるデータセットの準備
Prophetモデル以外は推論 (予測, 異常検知) の実行にcsvデータが必要です。あらかじめ準備してください。
前処理に時間窓切り出しを用いている場合、csvファイルのデータ長はその窓幅 (M) の値以上の大きさである必要があります。
手順2 : 推論API 実行
推論API を実行します。必要なパラメータはモデルの種類によって異なります。
ここではProphet以外のモデルを用いた予測の実行例を記載します。
他モデルでのケースは API一覧 を参照してください。
エンドポイントの設計について
推論APIは という単一のエンドポイントで提供されており、予測・異常検知といったタスクの違いやモデルの種類（Prophet / MLP など）を問わず、同じ形式で呼び出せます。どのモデル・どのタスクを実行するかは、URL中の に指定したディレクトリの中身（アップロードしたモデル）によって決まります。
また 配下のディレクトリは任意の名前で自由に作成できるため、用途・対象設備・バージョンなどに応じてユーザー側で分かりやすく整理・管理できます（例：、 など）。モデルを増やしてもエンドポイントの呼び出し方は変わらないため、クライアント側の実装を使い回せます。
ただし、URLの形が共通でもリクエストに必要なパラメータやレスポンスの項目はタスク・モデルの種類によって異なる場合があります。実際に指定する値や返却される項目は API一覧 で各モデルの項をご確認ください。