From 2e76fe4b36b2a37481c1e0e3d6afb4f519c29a1d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Haojun Liao Date: Mon, 18 Nov 2024 17:00:35 +0800 Subject: [PATCH 1/2] Update 02-management.md --- docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/02-management.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/02-management.md b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/02-management.md index 429653c2fa..f218e1f123 100644 --- a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/02-management.md +++ b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/02-management.md @@ -21,7 +21,7 @@ sudo ./install.sh 为了避免影响系统已有的 Python 环境，Anode 使用虚拟环境运行。安装 Anode 会在目录 `/var/lib/taos/taosanode/venv/` 中创建默认的 Python 虚拟环境，Anode 运行所需要的库均安装在该目录下。为了避免反复安装虚拟环境带来的开销，卸载命令 `rmtaosanode` 并不会自动删除该虚拟环境，如果您确认不再需要 Python 的虚拟环境，手动删除该目录即可。 ### 启停服务 -在 Linux 系统中，安装 Anode 以后会自动创建 `taosadnoded` 服务。可以使用 `systemd` 来管理 Anode 服务，使用如下命令启动/停止/检查 Anode。 +在 Linux 系统中，安装 Anode 以后会自动创建 `taosanoded` 服务。可以使用 `systemd` 来管理 Anode 服务，使用如下命令启动/停止/检查 Anode。 ```bash systemctl start taosanoded @@ -96,7 +96,7 @@ Anode 运行配置主要是以下： ### Anode 基本操作 -对于 Anode 的管理，用户需要通过 TDengine 的命令行接口 taos 进行。因此下述介绍的管理命令都需要先打开 taos, 链接到 TDengine 运行实例。 +对于 Anode 的管理，用户需要通过 TDengine 的命令行接口 taos 进行。因此下述介绍的管理命令都需要先打开 taos, 连接到 TDengine 运行实例。 #### 创建 Anode ```sql CREATE ANODE {node_url} @@ -117,7 +117,7 @@ SHOW ANODES FULL; #### 刷新集群中的分析算法缓存 ```SQL -UPDATE ANODE {node_id} +UPDATE ANODE {anode_id} UPDATE ALL ANODES ``` From fad4ffc62cfd7dddcec1b0e68212bb0b4be03e87 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Haojun Liao Date: Mon, 18 Nov 2024 23:51:53 +0800 Subject: [PATCH 2/2] Update index.md --- docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/index.md | 7 +++++-- 1 file changed, 5 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/index.md b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/index.md index 8f68d47de2..b7f048cefc 100644 --- a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/index.md +++ b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/index.md @@ -69,9 +69,12 @@ SELECT COUNT(*) FROM foo ANOMALY_DETECTION(col_name, 'algo=name') ## 添加具有模型的分析算法 基于统计学的分析算法可以直接针对输入时间序列数据进行分析，但是某些深度学习算法对于输入数据需要较长的时间训练，并且生成相应的模型。这种情况下，同一个分析算法对应不同的输入数据集有不同的分析模型。 -将具有模型的分析算法添加到 Anode 中，首先需要在 `model` 目录中建立该算法对应的目录（目录名称可自拟），将采用该算法针对不同的输入时间序列数据生成的训练模型均需要保存在该目录下，同时目录结构要在分析算法中确定，以便能够固定加载该目录下的分析模型。如下图所示，针对不同的数据集，采用自编码器（Autoencoder）训练的数据异常检测算法模型均保存在该目录下。为了确保模型能够正常读取加载，要求存储的模型使用`joblib`库进行序列化保存。 +将具有模型的分析算法添加到 Anode 中，首先需要在 `model` 目录中建立该算法对应的目录（目录名称可自拟），将采用该算法针对不同的输入时间序列数据生成的训练模型均需要保存在该目录下，同时目录名称要在分析算法中确定，以便能够固定加载该目录下的分析模型。为了确保模型能够正常读取加载，存储的模型使用`joblib`库进行序列化保存。 -调用已经保存的模型，需要在调用参数中增加指定模型名称，以便能够调用正确的模型，示例 SQL 语句如下所示。 +下面以自编码器（Autoencoder）为例，说明如何添加要预先训练的模型进行异常检测。 +首先我们在`model`目录中创建一个目录 -- `ad_detection`，该目录将用来保存所有使用自编码器训练的模型。然后，我们使用自编码器对 foo 表的时间序列数据进行训练，得到模型 ad_autoencoder_foo，使用 `joblib`序列化以后保存在`ad_detection` 目录中。 + +使用 SQL 调用已经保存的模型，需要在调用参数中指定模型名称``model=ad_autoencoder_foo`，而 `algo=encoder` 是确定调用的自编码器生成的模型（这里的`encoder`说明调用的是自编码器算法模型，该名称是添加算法的时候在代码中定义）以便能够调用该模型。 ```SQL --- 在 options 中增加 model 的名称，ad_autoencoder_foo， 针对 foo 数据集（表）训练的采用自编码器的异常检测模型进行异常检测