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# Formatos de dados de inferência para IP Insights
Veja a seguir os formatos de entrada e saída disponíveis para o algoritmo de IP Insights. Os algoritmos integrados do Amazon SageMaker AI seguem o formato comum de inferência de entrada descrito em[Formatos de dados comuns para inferência](cdf-inference.md). No entanto, o algoritmo SageMaker AI IP Insights atualmente não oferece suporte ao formato ReCordio.
## Formatos de solicitação de entrada para insights de IP
### ENTRADA: Formato CSV
O arquivo CSV deve ter duas colunas. A primeira coluna é uma string opaca que corresponde ao identificador exclusivo de uma entidade. A segunda coluna é o IPv4 endereço do evento de acesso da entidade em notação de ponto decimal.
content-type: text/csv
```
entity_id_1, 192.168.1.2
entity_id_2, 10.10.1.2
```
### ENTRADA: Formato JSON
Os dados JSON podem ser fornecidos em diferentes formatos. O IP Insights segue os formatos comuns de SageMaker IA. Para obter mais informações sobre formatos de inferência, consulte [Formatos de dados comuns para inferência](cdf-inference.md).
content-type: application/json
```
{
"instances": [
{"data": {"features": {"values": ["entity_id_1", "192.168.1.2"]}}},
{"features": ["entity_id_2", "10.10.1.2"]}
]
}
```
### ENTRADA: Formato JSONLINES
O tipo de conteúdo JSON Lines é útil para realizar trabalhos de transformação em lote. Para obter mais informações sobre formatos de inferência de SageMaker IA, consulte[Formatos de dados comuns para inferência](cdf-inference.md). Para obter mais informações sobre a execução de trabalhos de transformação em lote, consulte [Transformação em lote para inferência com a Amazon AI SageMaker](batch-transform.md).
content-type: application/jsonlines
```
{"data": {"features": {"values": ["entity_id_1", "192.168.1.2"]}}},
{"features": ["entity_id_2", "10.10.1.2"]}]
```
## Formatos de resposta de saída para IP Insights
### SAÍDA: Formato de resposta JSON
A saída padrão do algoritmo SageMaker AI IP Insights é `dot_product` entre a entidade de entrada e o endereço IP. O dot\$1product significa quão compatíveis o modelo considera a entidade e o endereço IP. O `dot_product` é não vinculado. Para fazer previsões sobre se um evento é anômalo, você precisa estipular um limite com base na sua distribuição definida. Para obter informações sobre como usar o `dot_product` para detecção de anomalias, consulte [Uma introdução ao algoritmo SageMaker AIIP Insights](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/ipinsights_login/ipinsights-tutorial.html).
accept: application/json
```
{
"predictions": [
{"dot_product": 0.0},
{"dot_product": 2.0}
]
}
```
Os usuários avançados podem acessar as incorporações de entidades e endereços IP aprendidas do modelo, fornecendo o parâmetro content-type `verbose=True` adicional ao cabeçalho Accept. É possível usar `entity_embedding` e `ip_embedding` para depurar, visualizar e entender o modelo. Além disso, você pode usar essas incorporações em outras técnicas de machine learning, como classificação ou agrupamento.
accept: application/json;verbose=True
```
{
"predictions": [
{
"dot_product": 0.0,
"entity_embedding": [1.0, 0.0, 0.0],
"ip_embedding": [0.0, 1.0, 0.0]
},
{
"dot_product": 2.0,
"entity_embedding": [1.0, 0.0, 1.0],
"ip_embedding": [1.0, 0.0, 1.0]
}
]
}
```
### SAÍDA: Formato de resposta JSONLINES
aceitar: application/jsonlines
```
{"dot_product": 0.0}
{"dot_product": 2.0}
```
accept: application/jsonlines; verbose=True
```
{"dot_product": 0.0, "entity_embedding": [1.0, 0.0, 0.0], "ip_embedding": [0.0, 1.0, 0.0]}
{"dot_product": 2.0, "entity_embedding": [1.0, 0.0, 1.0], "ip_embedding": [1.0, 0.0, 1.0]}
```