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# Controllo preventivo della richiesta e della risposta degli endpoint per i dati di serie temporali
<a name="clarify-processing-job-data-format-time-series-precheck"></a>

Si consiglia di implementare il modello su un endpoint di inferenza SageMaker AI in tempo reale e di inviare richieste all'endpoint. Esamina manualmente le richieste e le risposte per verificare che entrambe siano conformi ai requisiti nelle sezioni [Richieste degli endpoint per i dati di serie temporali](clarify-processing-job-data-format-time-series-request-jsonlines.md) e [Risposta degli endpoint per i dati di serie temporali](clarify-processing-job-data-format-time-series-response-json.md). Se il container del modello supporta le richieste batch, puoi iniziare con una singola richiesta di record e quindi provare con due o più record.

I comandi seguenti mostrano come richiedere una risposta utilizzando la AWS CLI. AWS CLI È preinstallato nelle istanze Studio e Notebook. SageMaker Per installare AWS CLI, segui la guida all'[installazione](https://aws.amazon.com//cli/).

```
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
```

I parametri sono definiti come segue:
+ $ENDPOINT NAME: il nome dell’endpoint.
+ $CONTENT\_TYPE: il tipo MIME della richiesta (input del container del modello).
+ $ACCEPT\_TYPE: il tipo MIME della risposta (output del container del modello).
+ $REQUEST\_DATA: la stringa payload richiesta.
+ $CLI\_BINARY\_FORMAT: il formato del parametro dell’interfaccia a riga di comando (CLI). Per la AWS CLI versione 1, questo parametro deve rimanere vuoto. Per v2, questo parametro deve essere impostato su `--cli-binary-format raw-in-base64-out`.

**Nota**  
AWS CLI Per impostazione predefinita, v2 passa i parametri binari come stringhe con codifica base64. I seguenti esempi di richiesta e risposta da e verso l'endpoint utilizzano v1. AWS CLI 

------
#### [ Example 1 ]

Nell’esempio di codice seguente, la richiesta è costituita da un solo record.

```
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
```

Il frammento seguente mostra l’output della risposta corrispondente.

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

------
#### [ Example 2 ]

Nell’esempio di codice seguente, la richiesta contiene due record.

```
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
```

Di seguito è riportato l’output della risposta.

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

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