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# 테이블 형식 데이터에 대한 엔드포인트 요청 및 응답의 사전 확인
<a name="clarify-processing-job-data-format-tabular-precheck"></a>

먼저 SageMaker AI 실시간 추론 엔드포인트에 모델을 배포한 다음 해당 엔드포인트에 요청을 보내는 것을 권장합니다. 요청과 응답을 수동으로 검사하여 둘 다 [테이블 형식 데이터에 대한 엔드포인트 요청](clarify-processing-job-data-format-tabular-request.md)섹션과 [테이블 형식 데이터에 대한 엔드포인트 응답](clarify-processing-job-data-format-tabular-response.md)섹션에서의 요구 사항을 준수하고 있는지 확인하세요. 모델 컨테이너가 배치 요청을 지원하는 경우, 먼저 단일 레코드 요청으로 시작했다가 이후 2개 이상의 레코드로 시도해볼 수 있습니다.

다음 명령은 AWS CLI를 사용하여 응답을 요청하는 방법을 보여줍니다. AWS CLI 는 SageMaker Studio 및 SageMaker 노트북 인스턴스에 사전 설치되어 있습니다. 를 설치하려면이 [설치 가이드를](https://aws.amazon.com/cli/) AWS CLI따르세요.

```
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
```

매개변수는 다음과 같이 정의됩니다.
+ `$ENDPOINT NAME` - 엔드포인트의 이름입니다.
+ `$CONTENT_TYPE` – 요청의 MIME 유형(모델 컨테이너 입력)입니다.
+ `$ACCEPT_TYPE` – 응답의 MIME 유형(모델 컨테이너 출력)입니다.
+ `$REQUEST_DATA` – 요청된 페이로드 문자열입니다.
+ `$CLI_BINARY_FORMAT` – 명령줄 인터페이스(CLI) 매개변수의 형식입니다. AWS CLI v1의 경우이 파라미터는 비워 두어야 합니다. v2의 경우 이 파라미터를 `--cli-binary-format raw-in-base64-out`으로 설정해야 합니다.

**참고**  
AWS CLI v2[는 기본적으로](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cliv2-migration.html#cliv2-migration-binaryparam) 이진 파라미터를 base64로 인코딩된 문자열로 전달합니다.