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Formats de demande et de réponse k-NN

Tous les algorithmes SageMaker intégrés d'Amazon respectent le format d'inférence d'entrée commun décrit dans Common Data Formats - Inference. Cette rubrique contient une liste des formats de sortie disponibles pour l' SageMaker k-nearest-neighbor algorithme.

INPUT: Format CSV de demande

content-type: text/csv

1.2,1.3,9.6,20.3

Accepte un label_size ou un paramètre d'encodage. Il suppose un champ label_size égal à 0 et un encodage UTF-8.

INPUT: Format JSON de demande

content-type: application/json

{
  "instances": [
    {"data": {"features": {"values": [-3, -1, -4, 2]}}},
    {"features": [3.0, 0.1, 0.04, 0.002]}]
}

INPUT: Format JSONLINES de demande

content-type: application/jsonlines

{"features": [1.5, 16.0, 14.0, 23.0]}
{"data": {"features": {"values": [1.5, 16.0, 14.0, 23.0]}}

INPUT: Format RECORDIO de demande

type de contenu : application/ x-recordio-protobuf

[
    Record = {
        features = {
            'values': {
                values: [-3, -1, -4, 2]  # float32
            }
        },
        label = {}
    },
    Record = {
        features = {
            'values': {
                values: [3.0, 0.1, 0.04, 0.002]  # float32
            }
        },
        label = {}
    },
] 

OUTPUT: Format JSON de réponse

accept: application/json

{
  "predictions": [
    {"predicted_label": 0.0},
    {"predicted_label": 2.0}
  ]
}

OUTPUT: Format JSONLINES de réponse

accept: application/jsonlines

{"predicted_label": 0.0}
{"predicted_label": 2.0}

OUTPUT: Format VERBOSE JSON de réponse

En mode détaillé, API fournit les résultats de recherche avec le vecteur des distances trié du plus petit au plus grand, avec les éléments correspondants dans le vecteur des étiquettes. Dans cet exemple, k a la valeur 3.

accept: application/json; verbose=true

{
  "predictions": [
    {
        "predicted_label": 0.0,
        "distances": [3.11792408, 3.89746071, 6.32548437],
        "labels": [0.0, 1.0, 0.0]
    },
    {
        "predicted_label": 2.0,
        "distances": [1.08470316, 3.04917915, 5.25393973],
        "labels": [2.0, 2.0, 0.0]
    }
  ]
}

OUTPUT: RECORDIO - Format PROTOBUF de réponse

type de contenu : application/ x-recordio-protobuf

[
    Record = {
        features = {},
        label = {
            'predicted_label': {
                values: [0.0]  # float32
            }
        }
    },
    Record = {
        features = {},
        label = {
            'predicted_label': {
                values: [2.0]  # float32
            }
        }
    }
]

OUTPUT: VERBOSE RECORDIO - Format PROTOBUF de réponse

En mode détaillé, API fournit les résultats de recherche avec le vecteur des distances trié du plus petit au plus grand, avec les éléments correspondants dans le vecteur des étiquettes. Dans cet exemple, k a la valeur 3.

accepter : application/ x-recordio-protobuf ; verbose=true

[
    Record = {
        features = {},
        label = {
            'predicted_label': {
                values: [0.0]  # float32
            },
            'distances': {
                values: [3.11792408, 3.89746071, 6.32548437]  # float32
            },
            'labels': {
                values: [0.0, 1.0, 0.0]  # float32
            }
        }
    },
    Record = {
        features = {},
        label = {
            'predicted_label': {
                values: [0.0]  # float32
            },
            'distances': {
                values: [1.08470316, 3.04917915, 5.25393973]  # float32
            },
            'labels': {
                values: [2.0, 2.0, 0.0]  # float32
            }
        }
    }
]

SAMPLEOUTPUTpour l'algorithme K-nn

Pour les tâches regressor :

[06/08/2018 20:15:33 INFO 140026520049408] #test_score (algo-1) : ('mse', 0.013333333333333334)

Pour les tâches classifier :

[06/08/2018 20:15:46 INFO 140285487171328] #test_score (algo-1) : ('accuracy', 0.98666666666666669)