Überprüfen der Endpunktanfrage und -antwort für Zeitreihendaten vorab - Amazon SageMaker KI

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Überprüfen der Endpunktanfrage und -antwort für Zeitreihendaten vorab

Es wird empfohlen, 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 den Abschnitten Endpunktreaktionen für Zeitreihendaten und Endpunktreaktion für Zeitreihendaten entsprechen. Wenn Ihr Modellcontainer Batch-Anfragen unterstützt, können Sie mit einer einzelnen Datensatzanforderung beginnen und dann zwei oder mehr Datensätze ausprobieren.

Die folgenden Befehle zeigen das Anfordern einer Antwort mit AWS CLI. Das AWS CLI ist in Studio- und SageMaker Notebook-Instanzen vorinstalliert. Folgen Sie der Installationsanleitung AWS 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 sind wie folgt definiert:

  • $ENDPOINT NAME – Der Name des Endpunkts.

  • $CONTENT_TYPE: Der MIME-Typ der Anfrage (Eingabe des Modellcontainers).

  • $ACCEPT_TYPE: Der MIME-Typ der Antwort (Ausgabe des Modellcontainers).

  • $REQUEST_DATA – Die angeforderte Payload-Zeichenfolge.

  • $CLI_BINARY_FORMAT: Das Format des Befehlszeilenschnittstellen-Parameters (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. In den folgenden Anforderungs- und Antwortbeispielen zum und vom Endpunkt wird v1 verwendet. AWS CLI

Example 1

Im folgenden Codebeispiel besteht die Anfrage aus einem einzigen Datensatz.

aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
  --endpoint-name test-endpoint-json \
  --content-type application/json \
  --accept application/json \
  --body '{"target": [1, 2, 3, 4, 5],
    "start": "2024-01-01 01:00:00"}' \
/dev/stderr 1>/dev/null

Der folgende Ausschnitt zeigt die entsprechende Antwortausgabe.

{'predictions': {'mean': [1, 2, 3, 4, 5]}
Example 2

Im folgenden Codebeispiel enthält die Anforderung zwei Datensätze.

aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
  --endpoint-name test-endpoint-json-2 \
  --content-type application/json \
  --accept application/json \
  --body $'{"instances": [{"target":[1, 2, 3],
    "start":"2024-01-01 01:00:00",
    "dynamic_feat":[[1, 2, 3, 4, 5],
        [1, 2, 3, 4, 5]]}], {"target":[1, 2, 3],
    "start":"2024-01-02 01:00:00",
    "dynamic_feat":[[1, 2, 3, 4, 5],
        [1, 2, 3, 4, 5]]}]}' \
dev/stderr 1>/dev/null

Die Antwortausgabe lautet wie folgt:

{'predictions': [{'mean': [1, 2, 3, 4, 5]}, {'mean': [1, 2, 3, 4, 5]}]}