エンドポイントを呼び出す - Amazon SageMaker AI

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エンドポイントを呼び出す

注記

SageMaker AI エンドポイントをプログラムで呼び出す前に、Amazon SageMaker Canvas でモデルのデプロイをテストすることをお勧めします。 SageMaker

本番環境Amazon SageMaker SageMaker Canvas モデルは、アプリケーションで使用できます。他の SageMaker AI リアルタイムエンドポイントを呼び出すのと同じ方法で、エンドポイントをプログラムで呼び出します。エンドポイントをプログラムで呼び出すと、「デプロイをテストする」で説明されているのと同じフィールドを含むレスポンスオブジェクトが返されます。

エンドポイントをプログラムで呼び出す方法の詳細については、「リアルタイム推論用のモデルを呼び出す」を参照してください。

次の Python の例は、モデルタイプに基づいてエンドポイントを呼び出す方法を示します。

次の例は、エンドポイントにデプロイした JumpStart 基盤モデルを呼び出す方法を示します。

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"
)

次の例は、数値予測モデルまたはカテゴリ予測モデルを呼び出す方法を示します。

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"
)

次の例は、時系列予測モデルを呼び出す方法を示します。時系列予測モデルの呼び出しをテストする方法の完全な例については、「Time-Series Forecasting with Amazon SageMaker Autopilot」を参照してください。

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"
)

次の例は、画像予測モデルを呼び出す方法を示します。

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"
    )

次の例は、テキスト予測モデルを呼び出す方法を示します。

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"
)