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Richiedi inferenze da un servizio distribuito (Amazon) SageMaker SDK

Utilizza i seguenti esempi di codice per richiedere inferenze dal servizio distribuito in base al framework utilizzato per addestrare il modello. Gli esempi di codice per i diversi framework sono simili. La differenza principale è che TensorFlow richiede application/json come tipo di contenuto.

PyTorch e MXNet

Se utilizzi la versione PyTorch 1.4 o successiva o la versione MXNet1.7.0 o successiva e disponi di un SageMaker endpoint AmazonInService, puoi effettuare richieste di inferenza utilizzando il pacchetto predictor di for Python. SageMaker SDK

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarli per APIs inviare un'immagine per l'inferenza:

SageMaker Python SDK v1.x

from sagemaker.predictor import RealTimePredictor

endpoint = 'insert name of your endpoint here'

# Read image into memory
payload = None
with open("image.jpg", 'rb') as f:
    payload = f.read()

predictor = RealTimePredictor(endpoint=endpoint, content_type='application/x-image')
inference_response = predictor.predict(data=payload)
print (inference_response)

SageMaker Python SDK v2.x

from sagemaker.predictor import Predictor

endpoint = 'insert name of your endpoint here'

# Read image into memory
payload = None
with open("image.jpg", 'rb') as f:
    payload = f.read()
    
predictor = Predictor(endpoint)
inference_response = predictor.predict(data=payload)
print (inference_response)

TensorFlow

Il seguente esempio di codice mostra come usare SageMaker Python per inviare un'immagine SDK API per l'inferenza:

from sagemaker.predictor import Predictor
from PIL import Image
import numpy as np
import json

endpoint = 'insert the name of your endpoint here'

# Read image into memory
image = Image.open(input_file)
batch_size = 1
image = np.asarray(image.resize((224, 224)))
image = image / 128 - 1
image = np.concatenate([image[np.newaxis, :, :]] * batch_size)
body = json.dumps({"instances": image.tolist()})
    
predictor = Predictor(endpoint)
inference_response = predictor.predict(data=body)
print(inference_response)