Formati di dati di inferenza di IP Insights - Amazon SageMaker
Richiesta di inputRisposta di output

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Formati di dati di inferenza di IP Insights

Di seguito sono riportati i formati di input e output disponibili per l'algoritmo IP Insights. Gli algoritmi SageMaker integrati di Amazon aderiscono al formato di inferenza di input comune descritto in. Formati di dati comuni per l'inferenza Tuttavia, l'algoritmo SageMaker IP Insights attualmente non supporta il formato RecOrdio.

Formati della richiesta di input IP Insights

INPUT: formato CSV

Il file CSV deve avere due colonne. La prima colonna è una stringa opaca che corrisponde a un identificatore unico di entità. La seconda colonna è l'indirizzo IPv4 dell'evento di accesso dell'entità in notazione con separatore decimale.

content-type: text/csv

entity_id_1, 192.168.1.2
entity_id_2, 10.10.1.2

INPUT: formato JSON

I dati JSON possono essere forniti in formati diversi. IP Insights segue i SageMaker formati più comuni. Per ulteriori informazioni sui formati di inferenza, consulta Formati di dati comuni per l'inferenza.

content-type: application/json

{
  "instances": [
    {"data": {"features": {"values": ["entity_id_1", "192.168.1.2"]}}},
    {"features": ["entity_id_2", "10.10.1.2"]}
  ]
}

INPUT: formato JSONLINES

Il tipo di contenuto JSON Lines è utile per l'esecuzione di processi di trasformazione in batch. Per ulteriori informazioni sui formati di SageMaker inferenza, vedereFormati di dati comuni per l'inferenza. Per ulteriori informazioni sull'esecuzione dei processi di trasformazione in batch, consulta Trasformazione in batch per l'inferenza con Amazon SageMaker.

content-type: application/jsonlines

{"data": {"features": {"values": ["entity_id_1", "192.168.1.2"]}}},
{"features": ["entity_id_2", "10.10.1.2"]}]

Formati della risposta di output IP Insights

OUTPUT: formato della risposta JSON

L'output predefinito dell'algoritmo SageMaker IP Insights è dot_product compreso tra l'entità di input e l'indirizzo IP. Il dot_product indica il livello di compatibilità considerato dal modello per l'entità e l'indirizzo IP. Il dot_product è illimitato. Per fare previsioni sulle anomalie di un evento, è necessario impostare una soglia in base alla distribuzione definita. Per informazioni su come utilizzare l'algoritmo IP Insights dot_product per il rilevamento delle anomalie, vedere An Introduction to the SageMaker IP Insights Algorithm.

accept: application/json

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

Gli utenti esperti possono accedere all'entità acquisita e agli incorporamenti IP del modello fornendo il parametro del tipo di contenuto aggiuntivo verbose=True all'intestazione Accept. Puoi utilizzare entity_embedding e ip_embedding per il debug, la visualizzazione e la comprensione del modello. Inoltre, puoi usare questi incorporamenti in altre tecniche di Machine Learning, come la classificazione o il clustering.

accept: application/json;verbose=True

{
  "predictions": [
    {
        "dot_product": 0.0,
        "entity_embedding": [1.0, 0.0, 0.0],
        "ip_embedding": [0.0, 1.0, 0.0]
    },
    {
        "dot_product": 2.0,
        "entity_embedding": [1.0, 0.0, 1.0],
        "ip_embedding": [1.0, 0.0, 1.0]
    }
  ]
}

OUTPUT: formato della risposta JSONLINES

accept: application/jsonlines 

{"dot_product": 0.0}
{"dot_product": 2.0}

accept: application/jsonlines; verbose=True 

{"dot_product": 0.0, "entity_embedding": [1.0, 0.0, 0.0], "ip_embedding": [0.0, 1.0, 0.0]}
{"dot_product": 2.0, "entity_embedding": [1.0, 0.0, 1.0], "ip_embedding": [1.0, 0.0, 1.0]}