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# Prüfen Sie die Endpunktanfrage und -antwort vorab auf tabellarische Daten
Wir empfehlen Ihnen, Ihr Modell auf einem SageMaker KI-Echtzeit-Inferenzendpunkt bereitzustellen und Anfragen an den Endpunkt zu senden. Untersuchen Sie die Anfragen und Antworten manuell, um sicherzustellen, dass beide den Anforderungen in dem [Endpunktanforderungen für Tabellendaten](clarify-processing-job-data-format-tabular-request.md) Abschnitt und dem [Endpunktreaktion für tabellarische Daten](clarify-processing-job-data-format-tabular-response.md) Abschnitt entsprechen. Wenn Ihr Modellcontainer Batch-Anfragen unterstützt, können Sie mit einer einzelnen Datensatzanforderung beginnen und dann zwei oder mehr Datensätze ausprobieren.
Die folgenden Befehle veranschaulichen das Anfordern einer Antwort mit AWS CLI. Das AWS CLI ist in SageMaker Studio- und SageMaker Notebook-Instanzen vorinstalliert. Folgen Sie dieser [Installationsanleitung AWS CLI](https://aws.amazon.com/cli/), um das zu installieren.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name $ENDPOINT_NAME \
--content-type $CONTENT_TYPE \
--accept $ACCEPT_TYPE \
--body $REQUEST_DATA \
$CLI_BINARY_FORMAT \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Die Parameter werden wie folgt beschrieben:
+ `$ENDPOINT NAME` – Der Name des Endpunkts.
+ `$CONTENT_TYPE` – Der MIME-Typ der Anfrage (Eingabe des Modellcontainers).
+ `$ACCEPT_TYPE` – Der MIME-Typ der Antwort (Modellcontainer-Ausgabe).
+ `$REQUEST_DATA` – Die angeforderte Payload-Zeichenfolge.
+ `$CLI_BINARY_FORMAT` – Das Format des Befehlszeilenschnittstellen-Parameters (Command Line Interface, CLI). Für AWS CLI Version 1 sollte dieser Parameter leer bleiben. Für v2 sollte dieser Parameter auf `--cli-binary-format raw-in-base64-out` gesetzt werden.
**Anmerkung**
AWS CLI [v2 übergibt Binärparameter standardmäßig als Base64-kodierte Zeichenketten.](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cliv2-migration.html#cliv2-migration-binaryparam)
# AWS CLI v1-Beispiele
Das Beispiel im vorherigen Abschnitt war für AWS CLI v2. In den folgenden Anforderungs- und Antwortbeispielen zum und vom Endpunkt wird AWS CLI v1 verwendet.
## Anfrage und Antwort am Endpunkt im CSV-Format
Im folgenden Codebeispiel besteht die Anfrage aus einem einzigen Datensatz und die Antwort ist deren Wahrscheinlichkeitswert.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-sagemaker-xgboost-model \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body '1,2,3,4' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Aus dem vorherigen Codebeispiel folgt die Antwortausgabe.
```
0.6
```
Im folgenden Codebeispiel besteht die Anforderung aus zwei Datensätzen, und die Antwort umfasst deren Wahrscheinlichkeiten, die durch ein Komma getrennt sind.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-sagemaker-xgboost-model \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Der `$'content'` Ausdruck im vorherigen Codebeispiel `--body` weist den Befehl an, den Inhalt als Zeilenumbruch zu interpretieren `'\n'`. Es folgt die Antwortausgabe.
```
0.6,0.3
```
Im folgenden Codebeispiel besteht die Anfrage aus zwei Datensätzen. Die Antwort beinhaltet deren Wahrscheinlichkeiten, getrennt durch einen Zeilenumbruch.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-1 \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Aus dem vorherigen Codebeispiel folgt die Antwortausgabe.
```
0.6
0.3
```
Im folgenden Codebeispiel besteht die Anforderung aus einem einzigen Datensatz, und die Antwort besteht aus Wahrscheinlichkeitswerten aus einem Mehrklassenmodell, das drei Klassen enthält.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-1 \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body '1,2,3,4' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Aus dem vorherigen Codebeispiel folgt die Antwortausgabe.
```
0.1,0.6,0.3
```
Im folgenden Codebeispiel besteht die Anforderung aus zwei Datensätzen, und die Antwort enthält deren Wahrscheinlichkeitswerte aus einem Mehrklassenmodell, das drei Klassen enthält.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-1 \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Aus dem vorherigen Codebeispiel folgt die Antwortausgabe.
```
0.1,0.6,0.3
0.2,0.5,0.3
```
Im folgenden Codebeispiel besteht die Anfrage aus zwei Datensätzen, und die Antwort umfasst die vorhergesagte Beschriftung und die Wahrscheinlichkeit.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-2 \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Aus dem vorherigen Codebeispiel folgt die Antwortausgabe.
```
1,0.6
0,0.3
```
Im folgenden Codebeispiel besteht die Anforderung aus zwei Datensätzen und die Antwort enthält Beschriftung -Header und Wahrscheinlichkeiten.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-3 \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Aus dem vorherigen Codebeispiel folgt die Antwortausgabe.
```
"['cat','dog','fish']","[0.1,0.6,0.3]"
"['cat','dog','fish']","[0.2,0.5,0.3]"
```
## Endpunktanforderung und -antwort im JSON-Lines-Format
Im folgenden Codebeispiel besteht die Anfrage aus einem einzigen Datensatz und die Antwort ist deren Wahrscheinlichkeitswert.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-jsonlines \
--content-type application/jsonlines \
--accept application/jsonlines \
--body '{"features":["This is a good product",5]}' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Aus dem vorherigen Codebeispiel folgt die Antwortausgabe.
```
{"score":0.6}
```
Im folgenden Codebeispiel enthält die Anfrage zwei Datensätze, und die Antwort umfasst die vorhergesagte Beschriftung und die Wahrscheinlichkeit.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-jsonlines-2 \
--content-type application/jsonlines \
--accept application/jsonlines \
--body $'{"features":[1,2,3,4]}\n{"features":[5,6,7,8]}' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Aus dem vorherigen Codebeispiel folgt die Antwortausgabe.
```
{"predicted_label":1,"probability":0.6}
{"predicted_label":0,"probability":0.3}
```
Im folgenden Codebeispiel enthält die Anforderung zwei Datensätze, und die Antwort enthält Beschriftung-Header und Wahrscheinlichkeiten.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-jsonlines-3 \
--content-type application/jsonlines \
--accept application/jsonlines \
--body $'{"data":{"features":[1,2,3,4]}}\n{"data":{"features":[5,6,7,8]}}' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Aus dem vorherigen Codebeispiel folgt die Antwortausgabe.
```
{"predicted_labels":["cat","dog","fish"],"probabilities":[0.1,0.6,0.3]}
{"predicted_labels":["cat","dog","fish"],"probabilities":[0.2,0.5,0.3]}
```
## Endpunktanforderung und -antwort in gemischten Formaten
Im folgenden Codebeispiel ist die Anfrage im CSV-Format und die Antwort im Format JSON Lines.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-in-jsonlines-out \
--content-type text/csv \
--accept application/jsonlines \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Aus dem vorherigen Codebeispiel folgt die Antwortausgabe.
```
{"probability":0.6}
{"probability":0.3}
```
Im folgenden Codebeispiel ist die Anfrage im Format JSON Lines und die Antwort im CSV-Format.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-jsonlines-in-csv-out \
--content-type application/jsonlines \
--accept text/csv \
--body $'{"features":[1,2,3,4]}\n{"features":[5,6,7,8]}' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Aus dem vorherigen Codebeispiel folgt die Antwortausgabe.
```
0.6
0.3
```
Im folgenden Codebeispiel ist die Anfrage im CSV-Format und die Antwort im JSON-Format.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-in-jsonlines-out \
--content-type text/csv \
--accept application/jsonlines \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
Aus dem vorherigen Codebeispiel folgt die Antwortausgabe.
```
{"predictions":[{"label":1,"score":0.6},{"label":0,"score":0.3}]}
```