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# 시계열 데이터에 대한 엔드포인트 요청 및 응답의 사전 확인
<a name="clarify-processing-job-data-format-time-series-precheck"></a>

SageMaker AI 실시간 추론 엔드포인트에 모델을 배포한 다음 해당 엔드포인트에 요청을 보내는 것을 권장합니다. 요청과 응답을 수동으로 검사하여 둘 다 [시계열 데이터에 대한 엔드포인트 요청](clarify-processing-job-data-format-time-series-request-jsonlines.md) 섹션과 [시계열 데이터에 대한 엔드포인트 응답](clarify-processing-job-data-format-time-series-response-json.md) 섹션에 있는 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 Studio 및 SageMaker 노트북 인스턴스에 사전 설치되어 있습니다. 를 설치하려면 [설치 안내서](https://aws.amazon.com//cli/)를 AWS CLI따릅니다.

```
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
```

파라미터는 다음과 같이 정의됩니다.
+ \$1ENDPOINT NAME - 엔드포인트의 이름입니다.
+ \$1CONTENT\$1TYPE - 요청의 MIME 유형(모델 컨테이너 입력)입니다.
+ \$1ACCEPT\$1TYPE - 응답의 MIME 유형(모델 컨테이너 출력)입니다.
+ \$1REQUEST\$1DATA - 요청된 페이로드 문자열입니다.
+ \$1CLI\$1BINARY\$1FORMAT – 명령줄 인터페이스(CLI) 파라미터의 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 v2는 기본적으로 이진 파라미터를 base64로 인코딩된 문자열로 전달합니다. 엔드포인트에 대한 다음 요청 및 응답 예제는 AWS CLI v1을 사용합니다.

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

다음 코드 예시에서 요청은 단일 레코드로 구성됩니다.

```
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
```

다음 코드 조각은 해당 응답 출력을 보여줍니다.

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

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

다음 코드 예시에서 요청은 두 개의 레코드를 포함합니다.

```
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
```

응답 출력은 다음과 같습니다.

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

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