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/api/v1/models/{model_directory}/inference

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MLPモデルで異常検知を実行する推論APIの仕様書です

用途

MLPモデルにCSVファイルを入力して異常検知を実行し、再構成誤差と判定閾値を取得します。

前提条件

  • 異常検知のMLPモデルがアップロード済みであること
  • モデルの入力仕様を満たすCSVファイルを準備していること
    • 前処理に時間窓切り出しを使用している場合、CSVのデータ長が時間窓幅（M）以上であること

仕様

リクエスト

エンドポイント

項目内容
メソッド
パス
※ には、モデルファイル (zip) を配置したディレクトリ名を指定します。

ヘッダー

ヘッダー値

ボディ

パラメータ必須型説明
必須file異常検知に使用するCSVファイル

実行例

レスポンス

ヘッダー

ヘッダー値

ボディ

項目型説明
array異常検知結果の一覧
string対象日時 (ISO8691形式)
number再構成誤差
number2σの判定閾値
number3σの判定閾値

成功例

ステータスコード

HTTPステータス主な発生条件対処方法
成功
パラメータまたはCSV形式が不正入力形式と必須項目を確認します。
指定したモデルが存在しないを確認します。
必須パラメータが不足が指定されているか確認します。
推論処理中にエラーが発生［ログの確認方法や問い合わせ先を記載］

注意事項

  • 閾値の判定方法は運用ルールに合わせて明記してください。
  • CSVのカラム構成とデータ型は、モデル作成時の入力仕様に合わせてください。

トラブルシューティング

CSVファイルを受け付けない

  • ファイルパスが正しいことを確認します。
  • CSVの文字コード、区切り文字、ヘッダーおよび必須カラムを確認します。
  • データ長が時間窓幅（M）以上であることを確認します。