Invocazione del tuo endpoint - Amazon SageMaker

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Invocazione del tuo endpoint

Nota

Ti consigliamo di testare la distribuzione del modello in Amazon SageMaker Canvas prima di richiamare un SageMaker endpoint a livello di codice.

Puoi utilizzare i modelli Amazon SageMaker Canvas che hai distribuito su un SageMaker endpoint in produzione con le tue applicazioni. Richiama l'endpoint a livello di codice nello stesso modo in cui richiami qualsiasi altro endpoint in tempo reale. SageMaker L'invocazione di un endpoint a livello di codice restituisce un oggetto di risposta che contiene gli stessi campi descritti in. Test della distribuzione

Per informazioni più dettagliate su come invocare gli endpoint in modo programmatico, consulta Richiama modelli per l'inferenza in tempo reale.

I seguenti esempi in Python mostrano come invocare l'endpoint in base al tipo di modello.

L'esempio seguente mostra come richiamare un modello di JumpStart base che hai distribuito su un endpoint.

import boto3
import pandas as pd

client = boto3.client("runtime.sagemaker")
body = pd.DataFrame(
    [['feature_column1', 'feature_column2'], 
    ['feature_column1', 'feature_column2']]
).to_csv(header=False, index=False).encode("utf-8")
    
response = client.invoke_endpoint(
    EndpointName="endpoint_name",
    ContentType="text/csv",
    Body=body,
    Accept="application/json"
)

L'esempio seguente mostra come invocare modelli di previsione numerici o categoriali.

import boto3
import pandas as pd

client = boto3.client("runtime.sagemaker")
body = pd.DataFrame(['feature_column1', 'feature_column2'], ['feature_column1', 'feature_column2']).to_csv(header=False, index=False).encode("utf-8")
    
response = client.invoke_endpoint(
    EndpointName="endpoint_name",
    ContentType="text/csv",
    Body=body,
    Accept="application/json"
)

L'esempio seguente mostra come richiamare modelli di previsione delle serie temporali. Per un esempio completo di come testare e richiamare un modello di previsione di serie temporali, consulta Time-Series Forecasting with Amazon Autopilot. SageMaker 

import boto3
import pandas as pd

csv_path = './real-time-payload.csv'
data = pd.read_csv(csv_path)

client = boto3.client("runtime.sagemaker")

body = data.to_csv(index=False).encode("utf-8")
    
response = client.invoke_endpoint(
    EndpointName="endpoint_name",
    ContentType="text/csv",
    Body=body,
    Accept="application/json"
)

L'esempio seguente mostra come invocare modelli di previsione di immagini.

import boto3
client = boto3.client("runtime.sagemaker")
with open("example_image.jpg", "rb") as file:
    body = file.read()
    response = client.invoke_endpoint(
        EndpointName="endpoint_name",
        ContentType="application/x-image",
        Body=body,
        Accept="application/json"
    )

L'esempio seguente mostra come invocare modelli di previsione di testo.

import boto3
import pandas as pd

client = boto3.client("runtime.sagemaker")
body = pd.DataFrame([["Example text 1"], ["Example text 2"]]).to_csv(header=False, index=False).encode("utf-8")
    
response = client.invoke_endpoint(
    EndpointName="endpoint_name",
    ContentType="text/csv",
    Body=body,
    Accept="application/json"
)