【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及云计算，尤其涉及一种基于ai大语言模型的云服务预测性可视化的方法及平台。
技术介绍
1、随着云计算技术的快速发展，云服务平台积累了海量的数据，如何有效地利用这些数据进行业务分析和预测，成为了云服务提供商和用户共同关注的焦点。云渲染服务作为一种典型的云服务，其业务指标的预测和分析对于优化资源配置、提高服务质量、提升用户体验至关重要。
2、传统的云渲染服务可视化平台主要依赖于历史数据和简单的线性回归模型进行趋势预测，存在以下不足：
3、预测能力有限：线性回归模型难以捕捉复杂的数据模式和趋势，预测精度较低。
4、缺乏个性化定制：用户无法根据自身需求选择合适的模型和调整参数，数据看板展示内容和分析角度固定，难以满足个性化需求。
5、交互性不足：数据看板展示内容静态，缺乏实时更新和交互式探索功能，用户难以深入理解数据背后的规律。
6、目前，一些云服务平台已经开始尝试引入机器学习等技术进行业务指标预测，例如：
7、amazon cloudwatch：提供基于机器学习的异常检测和预测功能，帮助用户识别潜在问题和优化资源利用。
8、google cloud monitoring：支持用户自定义指标和警报规则，并提供基于历史数据的预测分析。
9、microsoft azure monitor：提供基于机器学习的日志分析和异常检测功能，帮助用户快速识别和解决问题。
10、然而，这些平台大多局限于简单的机器学习模型，缺乏对时间序列
11、现有技术的不足之处：
12、预测模型单一：现有平台大多采用简单的线性回归模型或基础的机器学习模型，难以捕捉时间序列数据的复杂模式和趋势，导致预测精度不足。
13、缺乏个性化定制：用户无法根据自身需求选择合适的模型和调整参数，数据看板展示内容和分析角度固定，难以满足个性化需求。
14、交互性不足：数据看板展示内容静态，缺乏实时更新和交互式探索功能，用户难以深入理解数据背后的规律。
15、ai大语言模型的潜力未被充分挖掘：现有平台尚未有效利用ai大语言模型强大的分析和代码执行能力，无法实现模型的智能推荐和自动训练，限制了平台的易用性和预测精度。
16、综上所述，现有云服务预测性可视化平台在预测精度、个性化定制、交互性等方面存在不足，难以满足云渲染服务对数据分析和预测的更高需求。
17、因此，现有技术存在缺陷，需要改进。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：提供一种基于ai大语言模型的云服务预测性可视化的方法及平台，实现更精准、更灵活、更易用的数据预测和分析体验。
2、本专利技术的技术方案如下：提供一种基于ai大语言模型的云服务预测性可视化的方法，包括以下步骤。
3、s1：收集云渲染平台的历史数据，进行数据清洗、预处理和特征工程。
4、s2：建立包含多种时间序列模型的模型库，并提供详细的模型介绍和使用指南。
5、s3：构建交互式界面，提供友好的用户体验，交互式界面支持交互式图表、实时更新、多维度分析功能。
6、s4：利用ai大语言模型的工具调用和代码执行能力进行数据预测和分析；具体为根据用户输入的数据特征和分析目标，经过ai大语言模型的引导，推荐合适的预置时间序列模型，并自动完成模型训练和参数调优，最后进行预测结果展示。
7、进一步地，在步骤s1中，所述历史数据包括：提交作业数据、用户数据、费用数据、渲染时长数据。
8、进一步地，在步骤s2中，所述时间序列模型包括arima、prophet、lstm。
9、进一步地，在步骤s3中，构建交互式界面使用react框架或vue框架。
10、进一步地，所述预测结果展示包括：交互式图表、多维度分析、预测结果解读。
11、进一步地，本专利技术还提供一种基于ai大语言模型的云服务预测性可视化平台，包括：数据层、模型层、服务层和用户界面层。
12、所述数据层用于收集、清洗、预处理云渲染平台的时间序列数据，并进行特征工程，为模型训练提供高质量的数据输入。
13、所述模型层利用ai大语言模型的工具调用和代码执行能力，根据用户输入的数据特征和分析目标，ai大语言模型分析数据，推荐合适的预置时间序列模型，并自动完成模型训练和参数调优。
14、所述服务层通过api接口获取数据，然后进行模型调用，并通过模型对数据进行处理，然后预测结果，并将预测的结果进行数据可视化。
15、所述用户界面层用于提供交互式图表、实时更新、多维度分析等功能，使用户能够直观地观察数据变化，并进行交互式探索。
16、进一步地，所述数据层收集的数据包含：提交作业数据、提交作业用户数据、作业渲染费用数据、作业渲染总时长数据、申请机器数据、机器计费总时长数据、失败作业数据、帧任务数据、项目数据等；数据层进行的数据清洗和预处理包括：缺失值处理、异常值检测、数据标准化等；数据层进行的特征工程为根据业务需求提取有价值的特征，例如用户类型、作业类型、机器配置等。
17、进一步地，所述模型层预置时间序列模型，包括arima、prophet、lstm；所述模型层进行的模型训练过程和结果支撑可视化展示。arima：自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model)，lstm：长短期记忆网络(longshort-term memory)。
18、进一步地，交互式图表支持折线图、柱状图、散点图等多种图表类型，用户可以自定义图表样式和数据维度；实时更新为预测结果图表根据用户输入和操作实时更新，展现数据变化趋势；多维度分析支持用户从多个维度分析数据，例如时间、用户、项目、机器等，并提供数据筛选、排序、分组等功能。
19、进一步地，服务层提供模型预测结果的解释，例如哪些特征对预测结果影响较大，帮助用户理解时间序列模型的预测逻辑。
20、本专利技术相比现有技术，具有以下特点：
21、利用ai大语言模型引导模型选择和训练：通过ai大语言模型的分析能力，根据用户需求推荐合适的模型，并自动完成模型训练和参数调优，降低了使用门槛，提高了预测精度。
22、提供个性化定制功能：用户可以根据自身需求选择合适的模型、调整参数，并自定义数据看板的展示内容和分析角度，获得更符合需求的分析结果。
23、实现交互式预测结果展示：预测结果图表根据用户输入和操作实时更新，用户可以进行交互式探索，深入理解数据背后的规律。
24、本专利技术旨在解决现有云服务预测性可视化平台预测精度不足、个性化定制能力弱、交互性差等问题，提供一种基于ai大语言模型的云服务预测性可视化平台，实本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI大语言模型的云服务预测性可视化的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI大语言模型的云服务预测性可视化的方法，其特征在于，在步骤S1中，所述历史数据包括：提交作业数据、用户数据、费用数据、渲染时长数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于AI大语言模型的云服务预测性可视化的方法，其特征在于，在步骤S2中，所述时间序列模型包括ARIMA、Prophet、LSTM。
4.根据权利要求1所述的一种基于AI大语言模型的云服务预测性可视化的方法，其特征在于，在步骤S3中，构建交互式界面使用React框架或Vue框架。
5.根据权利要求1所述的一种基于AI大语言模型的云服务预测性可视化的方法，其特征在于，所述预测结果展示包括：交互式图表、多维度分析、预测结果解读。
6.一种基于AI大语言模型的云服务预测性可视化平台，其特征在于，包括：数据层、模型层、服务层和用户界面层；
7.根据权利要求6所述的一种基于AI大语言模型的云服务预测性可视化平台，其特征在于，所述数据层收集的数据包含
8.根据权利要求6所述的一种基于AI大语言模型的云服务预测性可视化平台，其特征在于，所述模型层预置时间序列模型，包括ARIMA、Prophet、LSTM；所述模型层进行的模型训练过程和结果支撑可视化展示。
9.根据权利要求6所述的一种基于AI大语言模型的云服务预测性可视化平台，其特征在于，交互式图表支持折线图、柱状图、散点图图表类型，用户可以自定义图表样式和数据维度；实时更新为预测结果图表根据用户输入和操作实时更新，展现数据变化趋势；多维度分析支持用户从多个维度分析数据，并提供数据筛选、排序、分组功能。
10.根据权利要求6所述的一种基于AI大语言模型的云服务预测性可视化平台，其特征在于，服务层提供模型预测结果的解释，帮助用户理解时间序列模型的预测逻辑。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai大语言模型的云服务预测性可视化的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai大语言模型的云服务预测性可视化的方法，其特征在于，在步骤s1中，所述历史数据包括：提交作业数据、用户数据、费用数据、渲染时长数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于ai大语言模型的云服务预测性可视化的方法，其特征在于，在步骤s2中，所述时间序列模型包括arima、prophet、lstm。
4.根据权利要求1所述的一种基于ai大语言模型的云服务预测性可视化的方法，其特征在于，在步骤s3中，构建交互式界面使用react框架或vue框架。
5.根据权利要求1所述的一种基于ai大语言模型的云服务预测性可视化的方法，其特征在于，所述预测结果展示包括：交互式图表、多维度分析、预测结果解读。
6.一种基于ai大语言模型的云服务预测性可视化平台，其特征在于，包括：数据层、模型层、服务层和用户界面层；
7.根据权利要求6所述的一种基于ai大语言模型的云服务预测性可视化平台，其特征在于，所述数据层...
【专利技术属性】
技术研发人员：周佳宜，邹琼，高斌，周双全，
申请(专利权)人：深圳市瑞云科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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