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# Überprüfen der Endpunktanfrage und -antwort für Zeitreihendaten vorab
<a name="clarify-processing-job-data-format-time-series-precheck"></a>

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](clarify-processing-job-data-format-time-series-request-jsonlines.md) und [Endpunktreaktion für Zeitreihendaten](clarify-processing-job-data-format-time-series-response-json.md) 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](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 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. Die folgenden Beispiele für Anfragen und Antworten zum und vom Endpunkt verwenden v1. 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]}]}
```

------