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# AWS CLI exemplos de v1
O exemplo na seção anterior foi para a AWS CLI v2. Os exemplos de solicitação e resposta a seguir de e para o endpoint usam AWS CLI v1.
## Solicitação e resposta de endpoint em formato CSV
No exemplo de código a seguir, a solicitação consiste em um único registro e a resposta é seu valor de probabilidade.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-sagemaker-xgboost-model \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body '1,2,3,4' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
A partir do exemplo de código anterior, segue a saída da resposta.
```
0.6
```
No exemplo de código a seguir, a solicitação consiste em dois registros e a resposta inclui suas probabilidades, que são separadas por uma vírgula.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-sagemaker-xgboost-model \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
No exemplo de código anterior, a `$'content'` expressão no `--body` diz ao comando para interpretar `'\n'` no conteúdo como uma quebra de linha. Segue o resultado da resposta.
```
0.6,0.3
```
No exemplo de código a seguir, a solicitação consiste em dois registros, a resposta inclui suas probabilidades, separadas por uma quebra de linha.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-1 \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
A partir do exemplo de código anterior, segue a saída da resposta.
```
0.6
0.3
```
No exemplo de código a seguir, a solicitação consiste em um único registro e a resposta são valores de probabilidade de um modelo multiclasse contendo três classes.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-1 \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body '1,2,3,4' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
A partir do exemplo de código anterior, segue a saída da resposta.
```
0.1,0.6,0.3
```
No exemplo de código a seguir, a solicitação consiste em dois registros e a resposta inclui seus valores de probabilidade de um modelo multiclasse contendo três classes.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-1 \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
A partir do exemplo de código anterior, segue a saída da resposta.
```
0.1,0.6,0.3
0.2,0.5,0.3
```
No exemplo de código a seguir, a solicitação consiste em dois registros e a resposta inclui rótulo e probabilidade previstos.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-2 \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
A partir do exemplo de código anterior, segue a saída da resposta.
```
1,0.6
0,0.3
```
No exemplo de código a seguir, a solicitação consiste em dois registros e a resposta inclui cabeçalhos de rótulos e probabilidades.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-3 \
--content-type text/csv \
--accept text/csv \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
A partir do exemplo de código anterior, segue a saída da resposta.
```
"['cat','dog','fish']","[0.1,0.6,0.3]"
"['cat','dog','fish']","[0.2,0.5,0.3]"
```
## Solicitação e resposta de endpoint em formato JSON Lines
No exemplo de código a seguir, a solicitação consiste em um único registro e a resposta é seu valor de probabilidade.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-jsonlines \
--content-type application/jsonlines \
--accept application/jsonlines \
--body '{"features":["This is a good product",5]}' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
A partir do exemplo de código anterior, segue a saída da resposta.
```
{"score":0.6}
```
No exemplo de código a seguir, a solicitação contém dois registros e a resposta inclui rótulo e probabilidade previstos.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-jsonlines-2 \
--content-type application/jsonlines \
--accept application/jsonlines \
--body $'{"features":[1,2,3,4]}\n{"features":[5,6,7,8]}' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
A partir do exemplo de código anterior, segue a saída da resposta.
```
{"predicted_label":1,"probability":0.6}
{"predicted_label":0,"probability":0.3}
```
No exemplo de código a seguir, a solicitação contém dois registros e a resposta inclui cabeçalhos de rótulos e probabilidades.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-jsonlines-3 \
--content-type application/jsonlines \
--accept application/jsonlines \
--body $'{"data":{"features":[1,2,3,4]}}\n{"data":{"features":[5,6,7,8]}}' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
A partir do exemplo de código anterior, segue a saída da resposta.
```
{"predicted_labels":["cat","dog","fish"],"probabilities":[0.1,0.6,0.3]}
{"predicted_labels":["cat","dog","fish"],"probabilities":[0.2,0.5,0.3]}
```
## Solicitação e resposta do endpoint em formatos mistos
No exemplo de código a seguir, a solicitação está no formato CSV e a resposta está no formato JSON Lines.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-in-jsonlines-out \
--content-type text/csv \
--accept application/jsonlines \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
A partir do exemplo de código anterior, segue a saída da resposta.
```
{"probability":0.6}
{"probability":0.3}
```
No exemplo de código a seguir, a solicitação está no formato JSON Lines e a resposta está no formato CSV.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-jsonlines-in-csv-out \
--content-type application/jsonlines \
--accept text/csv \
--body $'{"features":[1,2,3,4]}\n{"features":[5,6,7,8]}' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
A partir do exemplo de código anterior, segue a saída da resposta.
```
0.6
0.3
```
No exemplo de código a seguir, a solicitação está no formato CSV e a resposta está no formato JSON.
```
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name test-endpoint-csv-in-jsonlines-out \
--content-type text/csv \
--accept application/jsonlines \
--body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \
/dev/stderr 1>/dev/null
```
A partir do exemplo de código anterior, segue a saída da resposta.
```
{"predictions":[{"label":1,"score":0.6},{"label":0,"score":0.3}]}
```