Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Echtzeitanalyse für benutzerdefinierte Klassifizierung (API)
Sie können die Amazon Comprehend API verwenden, um eine Echtzeitklassifizierung mit einem benutzerdefinierten Modell durchzuführen. Zunächst erstellen Sie einen Endpunkt, um die Echtzeitanalyse auszuführen. Nachdem Sie den Endpunkt erstellt haben, führen Sie die Echtzeitklassifizierung durch.
Die Beispiele in diesem Abschnitt verwenden Befehlsformate für Unix, Linux und macOS. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\$1), das Unix-Fortsetzungszeichen, am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen oder Zirkumflex (^).
Informationen zur Bereitstellung des Endpunktdurchsatzes und zu den damit verbundenen Kosten finden Sie unter[Verwenden von Amazon Comprehend Comprehend-Endpunkten](using-endpoints.md).
**Topics**
+ [Einen Endpunkt für die benutzerdefinierte Klassifizierung erstellen](#create-endpoint-api)
+ [Ausführen einer benutzerdefinierten Klassifizierung in Echtzeit](#cc-real-time-analysis-api)
## Einen Endpunkt für die benutzerdefinierte Klassifizierung erstellen
Das folgende Beispiel zeigt den [CreateEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_CreateEndpoint.html)API-Vorgang unter Verwendung von AWS CLI.
```
aws comprehend create-endpoint \
--desired-inference-units number of inference units \
--endpoint-name endpoint name \
--model-arn arn:aws:comprehend:region:account-id:model/example \
--tags Key=My1stTag,Value=Value1
```
Amazon Comprehend antwortet wie folgt:
```
{
"EndpointArn": "Arn"
}
```
## Ausführen einer benutzerdefinierten Klassifizierung in Echtzeit
Nachdem Sie einen Endpunkt für Ihr benutzerdefiniertes Klassifizierungsmodell erstellt haben, verwenden Sie den Endpunkt, um den [ClassifyDocument](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ClassifyDocument.html)API-Vorgang auszuführen. Sie können Texteingaben mit dem `bytes` Parameter `text` oder bereitstellen. Geben Sie die anderen Eingabetypen mithilfe des `bytes` Parameters ein.
Bei Bild- und PDF-Dateien können Sie den `DocumentReaderConfig` Parameter verwenden, um die standardmäßigen Textextraktionsaktionen zu überschreiben. Details hierzu finden Sie unter [Optionen für die Textextraktion festlegen](idp-set-textract-options.md)
Die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie den Typ der Eingabe an den Modelltyp des Klassifikators anpassen. Die API-Antwort enthält eine Warnung, wenn Sie ein systemeigenes Dokument an ein Nur-Text-Modell oder eine Nur-Text-Datei an ein systemeigenes Dokumentenmodell senden. Weitere Informationen finden Sie unter [Modelle zur Trainingsklassifizierung](training-classifier-model.md).
### Mit dem AWS Command Line Interface
Die folgenden Beispiele zeigen, wie der CLI-Befehl *classify-document* verwendet wird.
#### Klassifizieren Sie Text mit dem AWS CLI
Im folgenden Beispiel wird eine Echtzeitklassifizierung für einen Textblock ausgeführt.
```
aws comprehend classify-document \
--endpoint-arn arn:aws:comprehend:region:account-id:endpoint/endpoint name \
--text 'From the Tuesday, April 16th, 1912 edition of The Guardian newspaper: The maiden voyage of the White Star liner Titanic,
the largest ship ever launched ended in disaster. The Titanic started her trip from Southampton for New York on Wednesday. Late
on Sunday night she struck an iceberg off the Grand Banks of Newfoundland. By wireless telegraphy she sent out signals of distress,
and several liners were near enough to catch and respond to the call.'
```
Amazon Comprehend antwortet wie folgt:
```
{
"Classes": [
{
"Name": "string",
"Score": 0.9793661236763
}
]
}
```
#### Klassifizieren Sie ein halbstrukturiertes Dokument mit dem AWS CLI
Um die benutzerdefinierte Klassifizierung für eine PDF-, Word- oder Bilddatei zu analysieren, führen Sie den `classify-document` Befehl mit der Eingabedatei im `bytes` Parameter aus.
Im folgenden Beispiel wird ein Bild als Eingabedatei verwendet. Es verwendet die `fileb` Option zur Base-64-Kodierung der Bilddatei-Bytes. Weitere Informationen finden Sie unter [Binary large objects](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-usage-parameters-types.html#parameter-type-blob) im AWS Command Line Interface Benutzerhandbuch.
In diesem Beispiel wird auch eine JSON-Datei mit dem Namen `config.json` zur Festlegung der Textextraktionsoptionen übergeben.
```
$ aws comprehend classify-document \
> --endpoint-arn arn \
> --language-code en \
> --bytes fileb://image1.jpg \
> --document-reader-config file://config.json
```
Die Datei **config.json** enthält den folgenden Inhalt.
```
{
"DocumentReadMode": "FORCE_DOCUMENT_READ_ACTION",
"DocumentReadAction": "TEXTRACT_DETECT_DOCUMENT_TEXT"
}
```
Amazon Comprehend antwortet mit den folgenden Antworten:
```
{
"Classes": [
{
"Name": "string",
"Score": 0.9793661236763
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie [ClassifyDocument](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ClassifyDocument.html)in der *Amazon Comprehend API-Referenz*.