Comprobación previa de la solicitud y la respuesta del punto de conexión para datos de series temporales - Amazon SageMaker AI

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Comprobación previa de la solicitud y la respuesta del punto de conexión para datos de series temporales

Se recomienda implementar el modelo en un punto final de inferencia de SageMaker IA en tiempo real y enviar las solicitudes al punto final. Examine manualmente las solicitudes y las respuestas para asegurarse de que ambas cumplen con los requisitos de las secciones Solicitudes de punto de conexión para datos de series temporales y Respuesta de los puntos de conexión para datos de series temporales. Si el contenedor de modelos admite solicitudes por lotes, puede empezar con una sola solicitud de registro y, a continuación, probar con dos o más registros.

En los siguientes comandos, se muestra cómo solicitar una respuesta mediante la AWS CLI. Viene AWS CLI preinstalado en las instancias de Studio y SageMaker Notebook. Para instalarlo AWS CLI, siga la guía de instalación.

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

Los parámetros se definen como sigue:

  • $ENDPOINT NAME: el nombre del punto de conexión.

  • $CONTENT_TYPE: el tipo MIME de la solicitud (entrada del contenedor de modelos).

  • $ACCEPT_TYPE: el tipo MIME de la respuesta (salida del contenedor de modelos).

  • $REQUEST_DATA: cadena de carga útil solicitada.

  • $CLI_BINARY_FORMAT: el formato del parámetro de la interfaz de la línea de comandos (CLI). Para la AWS CLI versión 1, este parámetro debe permanecer en blanco. En la versión 2, este parámetro debe establecerse en --cli-binary-format raw-in-base64-out.

nota

AWS CLI La v2 pasa los parámetros binarios como cadenas codificadas en base64 de forma predeterminada. Los siguientes ejemplos de solicitudes y respuestas hacia y desde el punto final utilizan la v1. AWS CLI

Example 1

En el siguiente ejemplo de código, la solicitud consta de un único registro.

aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-json \ --content-type application/json \ --accept application/json \ --body '{"target": [1, 2, 3, 4, 5], "start": "2024-01-01 01:00:00"}' \ /dev/stderr 1>/dev/null

El siguiente fragmento muestra la salida de respuesta correspondiente.

{'predictions': {'mean': [1, 2, 3, 4, 5]}
Example 2

En el siguiente ejemplo de código, la solicitud consta de dos registros.

aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-json-2 \ --content-type application/json \ --accept application/json \ --body $'{"instances": [{"target":[1, 2, 3], "start":"2024-01-01 01:00:00", "dynamic_feat":[[1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5]]}], {"target":[1, 2, 3], "start":"2024-01-02 01:00:00", "dynamic_feat":[[1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5]]}]}' \ dev/stderr 1>/dev/null

Esta es la salida de respuesta:

{'predictions': [{'mean': [1, 2, 3, 4, 5]}, {'mean': [1, 2, 3, 4, 5]}]}