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# 테이블 형식 데이터에 대한 엔드포인트 요청
<a name="clarify-processing-job-data-format-tabular-request"></a>

SageMaker Clarify 처리 작업은 훈련 후 편향 분석 및 특징 중요도 분석을 위한 모델 예측을 얻기 위해 테이블 형식 데이터를 바이트로 직렬화한 다음 이를 추론 엔드포인트에 요청 페이로드로서 전송합니다. 이 테이블 형식 데이터는 입력 데이터세트에서 가져왔거나 생성된 데이터세트입니다. 데이터가 합성 데이터인 경우, 이는 설명자가 SHAP 분석 또는 PDP 분석을 위해 생성한 것입니다.

요청 페이로드의 데이터 형식은 분석 구성 매개변수 `content_type`을 통해 지정되어야 합니다. 매개변수가 제공되지 않은 경우, SageMaker Clalify 처리 작업은 `dataset_type`매개변수 값을 콘텐츠 유형으로 사용하게 됩니다. `content_type` 또는 `dataset_type`에 대한 자세한 내용은 [분석 구성 파일](clarify-processing-job-configure-analysis.md) 섹션을 참조하세요.

다음 섹션은 CSV 및 JSON Lines 포맷으로 된 엔드포인트 요청의 예제를 보여줍니다.

## CSV 포맷의 엔드포인트 요청
<a name="clarify-processing-job-data-format-tabular-request-csv"></a>

SageMaker Clarify 처리 작업은 데이터를 CSV 포맷(MIME 유형: `text/csv`)으로 직렬화할 수 있습니다. 다음 표는 직렬화된 요청 페이로드의 예제를 보여줍니다.


| 엔드포인트 요청 페이로드(문자열 표현식) | 설명 | 
| --- | --- | 
|  '1,2,3,4'  |  단일 레코드(숫자 특징 4개).  | 
|  '1,2,3,4\$1n5,6,7,8'  |  줄 바꿈 '\$1n'으로 구분된 2개의 레코드  | 
|  '"좋은 제품입니다”,5'  |  단일 레코드(텍스트 특징 1개 및 숫자 특징 1개).  | 
|  '"좋은 제품입니다”,5\$1n“나쁜 쇼핑 경험”,1'  |  레코드 2개  | 

## JSON Lines 형식의 엔드포인트 요청
<a name="clarify-processing-job-data-format-tabular-request-jsonlines"></a>

SageMaker Clarify 처리 작업은 데이터를 SageMaker AI JSON Lines 조밀 형식(MIME 유형: `application/jsonlines`)으로 직렬화할 수 있습니다. JSON 라인에 관한 자세한 정보는 [JSONLINES 요청 형식](cdf-inference.md#cm-jsonlines) 항목을 참조하세요.

테이블 형식 데이터를 JSON 데이터로 변환하려면, 분석 구성 매개변수 `content_template`에 템플릿 문자열을 제공하세요. `content_template`에 대한 자세한 내용은 [분석 구성 파일](clarify-processing-job-configure-analysis.md) 섹션을 참조하세요. 다음 표는 직렬화된 JSON Lines 요청 페이로드의 예제를 보여줍니다.


| 엔드포인트 요청 페이로드(문자열 표현식) | 설명 | 
| --- | --- | 
|  '\$1"data":\$1"features":[1,2,3,4]\$1\$1'  |  단일 레코드. 이 경우 템플릿은 `'{"data":{"features":$features}}' `의 형태가 되며, `$features`는 특징의 목록인 `[1,2,3,4]`로 대체됩니다.  | 
|  '\$1"data":\$1"features":[1,2,3,4]\$1\$1\$1n\$1"data":\$1"features":[5,6,7,8]\$1\$1'  |  레코드 2개.  | 
|  '\$1"features":["좋은 제품입니다",5]\$1'  |  단일 레코드. 이 경우 템플릿은 `'{"features":$features}'`의 형태가 되며, \$1features는 특징의 목록인 `["This is a good product",5]`로 대체됩니다.  | 
|  '\$1"features":["좋은 제품입니다",5]\$1\$1n\$1"features":["나쁜 쇼핑 경험",1]\$1'  |  레코드 2개  | 

## JSON 포맷의 엔드포인트 요청
<a name="clarify-processing-job-data-format-tabular-request-json"></a>

SageMaker Clarify 처리 작업은 데이터를 임의의 JSON 구조(MIME 유형: `application/json`)로 직렬화할 수 있습니다. 이렇게 하려면 분석 구성 `content_template`매개변수에 템플릿 문자열을 제공해야 합니다. 이는 SageMaker Clarify 처리 작업에서 외부 JSON 구조를 구성하는 용도로 사용됩니다. 또한 각 레코드의 JSON 구조를 구성하는 데 사용되는 `record_template`에 대한 템플릿 문자열도 제공해야 합니다. `content_template` 및 `record_template`에 대한 자세한 내용은 [분석 구성 파일](clarify-processing-job-configure-analysis.md)섹션을 참조하세요.

**참고**  
`content_template` 및 `record_template`은 문자열 매개변수이므로, JSON 직렬화 구조의 일부인 모든 큰 따옴표 문자(`"`)는 해당 구성 파일에서 이스케이프 처리된 문자로 표시되어야 합니다. 예를 들어, Python에서 큰 따옴표를 이스케이프 처리하려면 `content_template`에 대해 다음을 입력하면 됩니다.  

```
"{\"data\":{\"features\":$record}}}"
```

다음 표에는 직렬화된 JSON 요청 페이로드의 예제와 이를 구성하는 데 필요한 해당 `content_template`및 `record_template`매개변수가 나와 있습니다.


| 엔드포인트 요청 페이로드(문자열 표현식) | 설명 | content\$1template | record\$1template | 
| --- | --- | --- | --- | 
|  '\$1"data":\$1"features":[1,2,3,4]\$1\$1'  |  한 번에 하나의 레코드.  |  '\$1"data":\$1"features":\$1record\$1\$1\$1'  |  “\$1features”  | 
|  '\$1"instances":[[0, 1], [3, 4]], "feature-names": ["A", "B"]\$1'  |  특징 이름이 있는 다중 레코드.  |  ‘\$1"instances":\$1records, "feature-names":\$1feature\$1names\$1'  |  “\$1features"  | 
|  '[\$1"A": 0, "B": 1\$1, \$1"A": 3, "B": 4\$1]'  |  다중 레코드 및 키-값 페어.  |  “\$1records"  |  “\$1features\$1kvp"  | 
|  ‘\$1"A": 0, "B": 1\$1'  |  한 번에 하나의 레코드 및 키-값 페어.  |  "\$1record"  |  "\$1features\$1kvp"  | 
|  ‘\$1"A": 0, "nested": \$1"B": 1\$1\$1'  |  혹은 임의의 구조에는 자세히 기술한 record\$1template을 사용해도 됩니다.  |  "\$1record"  |  '\$1"A": "\$1\$1A\$1", "nested": \$1"B": "\$1\$1B\$1"\$1\$1'  |