Formati di dati di inferenza di IP Insights - Amazon SageMaker AI
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 integrati di Amazon SageMaker AI aderiscono al formato di inferenza di input comune descritto in. Formati di dati comuni per l'inferenza Tuttavia, l'algoritmo SageMaker AI IP Insights attualmente non supporta il formato RecOrdio.

Formati della richiesta di input IP Insights

INPUT: Formato CSV

Il CSV file deve avere due colonne. La prima colonna è una stringa opaca che corrisponde a un identificatore unico di entità. La seconda colonna è l'IPv4indirizzo dell'evento di accesso dell'entità in notazione decimale.

content-type: text/csv

entity_id_1, 192.168.1.2
entity_id_2, 10.10.1.2

INPUTJSON: Formato

JSONi dati possono essere forniti in diversi formati. IP Insights segue i formati di SageMaker intelligenza artificiale 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: JSONLINES Formato

Il tipo di contenuto JSON Lines è utile per eseguire processi di trasformazione in batch. Per ulteriori informazioni sui formati di inferenza SageMaker AI, consultaFormati 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 AI.

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 di JSON risposta

L'output predefinito dell'algoritmo SageMaker AI 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 dot_product per il rilevamento delle anomalie, consulta An Introduction to the SageMaker AIIP 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 di JSONLINES risposta

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]}