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cat 训练模型 API

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cat 训练模型 API编辑

cat API 仅供使用命令行或 Kibana 控制台的人员使用。它们不适用于应用程序。对于应用程序使用，请使用获取训练模型 API。

返回有关推理训练模型的配置和使用信息。

请求编辑

GET /_cat/ml/trained_models

先决条件编辑

如果启用了 Elasticsearch 安全功能，您必须具有以下权限

集群：monitor_ml

有关更多信息，请参阅安全权限和机器学习安全权限。

查询参数编辑

字节

(可选，字节大小单位) 用于显示字节值的单位。

格式

(可选，字符串) HTTP 接受标头的简短版本。有效值包括 JSON、YAML 等。

h

(可选，字符串) 要显示的列名称的逗号分隔列表。

如果您未指定要包含的列，则 API 将返回默认列。如果您显式指定一个或多个列，则它将仅返回指定的列。

有效列为

create_time, ct: 创建训练模型的时间。
created_by, c, createdBy: 有关训练模型创建者的信息。
data_frame_analytics_id, df, dataFrameAnalytics: 创建模型的数据帧分析作业的标识符。仅在它仍然可用时显示。
description, d: 训练模型的描述。
heap_size, hs, modelHeapSize: (默认) 将训练模型保存在内存中的估计堆大小。
id: (默认) 训练模型的标识符。
ingest.count, ic, ingestCount: 模型处理的文档总数。
ingest.current, icurr, ingestCurrent: 当前由训练模型处理的文档总数。
ingest.failed, if, ingestFailed: 使用训练模型的失败摄取尝试总数。
ingest.pipelines, ip, ingestPipelines: (默认) 引用训练模型的摄取管道总数。
ingest.time, it, ingestTime: 使用训练模型处理文档所花费的总时间。
license, l: 训练模型的许可级别。
operations, o, modelOperations: (默认) 使用训练模型的估计操作数。此数字有助于衡量模型的计算复杂度。
version, v: 创建训练模型的 Elasticsearch 版本号。

帮助

(可选，布尔值) 如果为true，则响应将包含帮助信息。默认为false。

s

(可选，字符串) 用于对响应进行排序的列名称或列别名的逗号分隔列表。

时间

(可选，时间单位) 用于显示时间值的单位。

v

(可选，布尔值) 如果为true，则响应将包含列标题。默认为false。

示例编辑

GET _cat/ml/trained_models?h=c,o,l,ct,v&v=ture

id                           created_by operations license  create_time              version
ddddd-1580216177138              _xpack 196        PLATINUM 2020-01-28T12:56:17.138Z 8.0.0
flight-regress-1580215685537     _xpack 102        PLATINUM 2020-01-28T12:48:05.537Z 8.0.0
lang_ident_model_1               _xpack 39629      BASIC    2019-12-05T12:28:34.594Z 7.6.0

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