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# 时间序列数据的端点请求
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Cl SageMaker arify 处理任务将数据序列化为任意 JSON 结构（MIME 类型:`application/json`）。为此，必须为分析配置 `content_template` 参数提供模板字符串。Clarify 处理 SageMaker 任务使用它来构造提供给您的模型的 JSON 查询。 `content_template`包含数据集中的一条或多条记录。您还必须为 `record_template` 提供模板字符串，用于构建每条记录的 JSON 结构。然后将这些记录插入 `content_template`。有关 `content_type` 或 `dataset_type` 的更多信息，请参阅 [分析配置文件](clarify-processing-job-configure-analysis.md)。

**注意**  
由于 `content_template` 和 `record_template` 是字符串参数，所以 JSON 序列化结构中任何属于该结构的双引号字符（“）都应该在您的配置中作为转义字符来处理。例如，如果要在 Python 中转义双引号，可以为 `content_template` 输入以下值：  

```
'$record'
```

下表列出了序列化 JSON 请求有效载荷的示例，以及构建它们所需的相应 `content_template` 和 `record_template` 参数。


| 使用案例 | 端点请求负载（字符串表示形式） | content\$1template | record\$1template | 
| --- | --- | --- | --- | 
|  每次单条记录  |  `{"target": [1, 2, 3],"start": "2024-01-01 01:00:00"}`  |  `'$record'`  |  `'{"start": $start_time, "target": $target_time_series}'`  | 
|  带 `$related_time_series` 和 `$static_covariates` 的单条记录  |  `{"target": [1, 2, 3],"start": "2024-01-01 01:00:00","dynamic_feat": [[1.0, 2.0, 3.0],[1.0, 2.0, 3.0],"cat": [0,1]}`  |  `'$record'`  |  `'{"start": $start_time, "target": $target_time_series, "dynamic_feat": $related_time_series, "cat": $static_covariates}'`  | 
|  多条记录  |  `{"instances": [{"target": [1, 2, 3],"start": "2024-01-01 01:00:00"}, {"target": [1, 2, 3],"start": "2024-01-01 02:00:00"}]}`  |  `'{"instances": $records}'`  |  `'{"start": $start_time, "target": $target_time_series}'`  | 
|  带 `$related_time_series` 和 `$static_covariates` 的多条记录  |  `{"instances": [{"target": [1, 2, 3],"start": "2024-01-01 01:00:00","dynamic_feat": [[1.0, 2.0, 3.0],[1.0, 2.0, 3.0],"cat": [0,1]}, {"target": [1, 2, 3],"start": "2024-01-01 02:00:00","dynamic_feat": [[1.0, 2.0, 3.0],[1.0, 2.0, 3.0],"cat": [0,1]}]}`  |  `'{"instances": $records}'`  |  `''{"start": $start_time, "target": $target_time_series, "dynamic_feat": $related_time_series, "cat": $static_covariates}'`  |