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# Format de données pour l'inférence d'Object2Vec
<a name="object2vec-inference-formats"></a>

La page suivante décrit les formats de demande d'entrée et de réponse de sortie permettant d'obtenir une inférence de notation à partir du modèle Amazon SageMaker AI Object2Vec.

## Optimisation du GPU : classification ou régression
<a name="object2vec-inference-gpu-optimize-classification"></a>

La mémoire GPU étant faible, la variable d'environnement `INFERENCE_PREFERRED_MODE` peut être spécifiée pour déterminer si la classification/régression ou le réseau d'inférence [Sortie : intégrations de l'encodeur](object2vec-encoder-embeddings.md#object2vec-out-encoder-embeddings-data) doit être chargé dans le GPU. Si la majeure partie de votre inférence est destinée à la classification ou la régression, spécifiez `INFERENCE_PREFERRED_MODE=classification`. Voici un exemple de transformation par lots utilisant 4 instances de p3.2xlarge qui optimisent l'inférence : classification/regression 

```
transformer = o2v.transformer(instance_count=4,
                              instance_type="ml.p2.xlarge",
                              max_concurrent_transforms=2,
                              max_payload=1,  # 1MB
                              strategy='MultiRecord',
                              env={'INFERENCE_PREFERRED_MODE': 'classification'},  # only useful with GPU
                              output_path=output_s3_path)
```

## Entrée : format de demande de classification ou de régression
<a name="object2vec-in-inference-data"></a>

Content-type : application/json

```
{
  "instances" : [
    {"in0": [6, 17, 606, 19, 53, 67, 52, 12, 5, 10, 15, 10178, 7, 33, 652, 80, 15, 69, 821, 4], "in1": [16, 21, 13, 45, 14, 9, 80, 59, 164, 4]},
    {"in0": [22, 1016, 32, 13, 25, 11, 5, 64, 573, 45, 5, 80, 15, 67, 21, 7, 9, 107, 4], "in1": [22, 32, 13, 25, 1016, 573, 3252, 4]},
    {"in0": [774, 14, 21, 206], "in1": [21, 366, 125]}
  ]
}
```

Type de contenu : application/jsonlines

```
{"in0": [6, 17, 606, 19, 53, 67, 52, 12, 5, 10, 15, 10178, 7, 33, 652, 80, 15, 69, 821, 4], "in1": [16, 21, 13, 45, 14, 9, 80, 59, 164, 4]}
{"in0": [22, 1016, 32, 13, 25, 11, 5, 64, 573, 45, 5, 80, 15, 67, 21, 7, 9, 107, 4], "in1": [22, 32, 13, 25, 1016, 573, 3252, 4]}
{"in0": [774, 14, 21, 206], "in1": [21, 366, 125]}
```

Pour les problèmes de classification, la longueur du vecteur des scores correspond à `num_classes`. Pour les problèmes de régression, la longueur est égale à 1.

## Sortie : format de réponse de classification ou de régression
<a name="object2vec-out-inference-data"></a>

ACCEPT : application/json.

```
{
    "predictions": [
        {
            "scores": [
                0.6533935070037842,
                0.07582679390907288,
                0.2707797586917877
            ]
        },
        {
            "scores": [
                0.026291321963071823,
                0.6577019095420837,
                0.31600672006607056
            ]
        }
    ]
}
```

ACCEPT: application/jsonlines.

```
{"scores":[0.195667684078216,0.395351558923721,0.408980727195739]}
{"scores":[0.251988261938095,0.258233487606048,0.489778339862823]}
{"scores":[0.280087798833847,0.368331134319305,0.351581096649169]}
```

Dans les formats de régression et de classification, les scores s'appliquent à chaque étiquette.