As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Verifique previamente a solicitação e resposta do endpoint para dados tabulares Recomendamos que você implante seu modelo em um endpoint de inferência de SageMaker IA em tempo real e envie solicitações para o endpoint. Examine manualmente as solicitações e respostas para garantir que ambas estejam em conformidade com os requisitos da seção [Solicitações de endpoint para dados tabulares](clarify-processing-job-data-format-tabular-request.md) e da seção [Resposta de endpoint para dados tabulares](clarify-processing-job-data-format-tabular-response.md). Se o seu contêiner de modelo oferecer compatibilidade com solicitações em lote, você poderá começar com uma única solicitação de registro e, em seguida, tentar dois ou mais registros. Os comandos a seguir mostram como solicitar uma resposta usando o AWS CLI. O AWS CLI vem pré-instalado nas instâncias SageMaker Studio e SageMaker Notebook. Para instalar o AWS CLI, siga este [guia de instalação](https://aws.amazon.com/cli/). ``` aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name $ENDPOINT_NAME \ --content-type $CONTENT_TYPE \ --accept $ACCEPT_TYPE \ --body $REQUEST_DATA \ $CLI_BINARY_FORMAT \ /dev/stderr 1>/dev/null ``` Os parâmetros são definidos da seguinte forma: + `$ENDPOINT NAME` - O nome do endpoint. + `$CONTENT_TYPE`: O tipo MIME da solicitação (entrada do contêiner do modelo). + `$ACCEPT_TYPE`: O tipo MIME da resposta (saída do contêiner do modelo). + `$REQUEST_DATA`: A string de carga útil solicitada. + `$CLI_BINARY_FORMAT`: o formato do parâmetro da interface da linha de comando (CLI). Para AWS CLI v1, esse parâmetro deve permanecer em branco. Para v2, esse parâmetro deve ser definido como `--cli-binary-format raw-in-base64-out`. **nota** AWS CLI [A v2 passa parâmetros binários como strings codificadas em base64 por padrão.](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cliv2-migration.html#cliv2-migration-binaryparam) # 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}]} ```