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# Echtzeitanalyse für benutzerdefinierte Entitätserkennung (API)
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Sie können die Amazon Comprehend API verwenden, um Echtzeitanalysen mit einem benutzerdefinierten Modell durchzuführen. Zunächst erstellen Sie einen Endpunkt, um die Echtzeitanalyse auszuführen. Nachdem Sie den Endpunkt erstellt haben, führen Sie die Echtzeitanalyse durch.

Informationen zur Bereitstellung des Endpunktdurchsatzes und zu den damit verbundenen Kosten finden Sie unter[Verwenden von Amazon Comprehend Comprehend-Endpunkten](using-endpoints.md).

**Topics**
+ [Einen Endpunkt für die Erkennung benutzerdefinierter Entitäten erstellen](#detecting-cer-real-time-create-endpoint-api)
+ [Erkennung benutzerdefinierter Entitäten in Echtzeit ausführen](#detecting-cer-real-time-run)

## Einen Endpunkt für die Erkennung benutzerdefinierter Entitäten erstellen
<a name="detecting-cer-real-time-create-endpoint-api"></a>

Informationen zu den mit Endpunkten verbundenen Kosten finden Sie unter[Verwenden von Amazon Comprehend Comprehend-Endpunkten](using-endpoints.md).

### Erstellen eines Endpunkts mit dem AWS CLI
<a name="detecting-cer-real-time-create-endpoint-examples"></a>

Um einen Endpunkt mit dem zu erstellen AWS CLI, verwenden Sie den `create-endpoint` folgenden Befehl:

```
$ aws comprehend create-endpoint \
> --desired-inference-units number of inference units \
> --endpoint-name endpoint name \
> --model-arn arn:aws:comprehend:region:account-id:model/example \
> --tags Key=Key,Value=Value
```

Wenn Ihr Befehl erfolgreich ist, antwortet Amazon Comprehend mit dem Endpunkt-ARN:

```
{
   "EndpointArn": "Arn"
}
```

Weitere Informationen zu diesem Befehl, seinen Parameterargumenten und seiner Ausgabe finden Sie [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/comprehend/create-endpoint.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/comprehend/create-endpoint.html)in der AWS CLI Befehlsreferenz.

## Erkennung benutzerdefinierter Entitäten in Echtzeit ausführen
<a name="detecting-cer-real-time-run"></a>

Nachdem Sie einen Endpunkt für Ihr benutzerdefiniertes Entity Recognizer-Modell erstellt haben, verwenden Sie den Endpunkt, um den [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectEntities.html)API-Vorgang auszuführen. Sie können Texteingaben mit dem `bytes` Parameter `text` oder bereitstellen. Geben Sie die anderen Eingabetypen mithilfe des `bytes` Parameters ein.

Bei Bild- und PDF-Dateien können Sie den `DocumentReaderConfig` Parameter verwenden, um die standardmäßigen Textextraktionsaktionen zu überschreiben. Details hierzu finden Sie unter [Optionen für die Textextraktion festlegen](idp-set-textract-options.md).

### Erkennen von Entitäten im Text mit dem AWS CLI
<a name="detecting-cer-real-time-run-cli1"></a>

Um benutzerdefinierte Entitäten im Text zu erkennen, führen Sie den `detect-entities` Befehl mit dem Eingabetext im `text` Parameter aus.

**Example : Verwenden Sie die CLI, um Entitäten im Eingabetext zu erkennen**  

```
$ aws comprehend detect-entities \
> --endpoint-arn arn \
> --language-code en \
> --text  "Andy Jassy is the CEO of Amazon."
```
Wenn Ihr Befehl erfolgreich ist, antwortet Amazon Comprehend mit der Analyse. Für jede Entität, die Amazon Comprehend erkennt, stellt es den Entitätstyp, den Text, den Standort und die Vertrauensbewertung bereit.

### Erkennung von Entitäten in halbstrukturierten Dokumenten mithilfe der AWS CLI
<a name="detecting-cer-real-time-run-cli2"></a>

Um benutzerdefinierte Entitäten in einer PDF-, Word- oder Bilddatei zu erkennen, führen Sie den `detect-entities` Befehl mit der Eingabedatei im `bytes` Parameter aus.

**Example : Verwenden Sie die CLI, um Entitäten in einer Bilddatei zu erkennen**  
Dieses Beispiel zeigt, wie die Bilddatei mit der `fileb` Option zur Base64-Kodierung der Bildbytes übergeben wird. Weitere Informationen finden Sie unter [Binary large objects](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-usage-parameters-types.html#parameter-type-blob) im AWS Command Line Interface Benutzerhandbuch.   
In diesem Beispiel wird auch eine JSON-Datei mit dem Namen „`config.json`to set the text extraction options“ übergeben.  

```
$ aws comprehend detect-entities \
> --endpoint-arn arn \
> --language-code en \
> --bytes fileb://image1.jpg   \
> --document-reader-config file://config.json
```
Die Datei **config.json** enthält den folgenden Inhalt.  

```
 {
    "DocumentReadMode": "FORCE_DOCUMENT_READ_ACTION",
    "DocumentReadAction": "TEXTRACT_DETECT_DOCUMENT_TEXT"    
 }
```

Weitere Informationen zur Befehlssyntax finden Sie [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectEntities.html)in der *Amazon Comprehend API-Referenz*.