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推論の共通データ形式

Amazon SageMaker AI アルゴリズムは、オンライン予測とミニバッチ予測の取得に使用される HTTP ペイロードに対して、いくつかの異なる MIME タイプを受け入れて生成します。推論を実行する前に、複数の AWS サービスを使用してレコードを変換または前処理できます。少なくとも、以下のデータを変換する必要があります。

推論リクエストのシリアル化のためにデータを変換する

Amazon SageMaker AI アルゴリズム推論リクエストのコンテンツタイプオプションにはtext/csv、、application/json、および が含まれますapplication/x-recordio-protobuf。これらのすべてのタイプをサポートしていないアルゴリズムは、他のタイプをサポートできます。たとえば、XGBoost はこのリストの text/csv のみをサポートしていますが、text/libsvm もサポートしています。

text/csv の場合、invoke_endpoint の Body 引数の値は、各機能の値をカンマで区切った文字列である必要があります。例えば、4 つの機能があるモデルのレコードは 1.5,16.0,14,23.0 のようになります。トレーニングデータに対して実行された変換はすべて、推論を取得する前にデータに実行される必要があります。機能の順序は重要であるため、変更せずそのままにしておく必要があります。

application/json は柔軟性が向上しており、開発者がアプリケーションで使用するための複数の有効な形式を提供しています。高いレベルで、JavaScript のペイロードは次のようになる場合があります。

let request = {
  // Instances might contain multiple rows that predictions are sought for.
  "instances": [
    {
      // Request and algorithm specific inference parameters.
      "configuration": {},
      // Data in the specific format required by the algorithm.
      "data": {
         "<field name>": dataElement
       }
    }
  ]
}

dataElement を指定するために、次のオプションがあります。

同等のプロトコルバッファ

// Has the same format as the protocol buffers implementation described for training.
let dataElement = {
  "keys": [],
  "values": [],
  "shape": []
}

単純な数値ベクトル

// An array containing numeric values is treated as an instance containing a
// single dense vector.
let dataElement = [1.5, 16.0, 14.0, 23.0]

// It will be converted to the following representation by the SDK.
let converted = {
  "features": {
    "values": dataElement
  }
}

複数数のレコード:

let request = {
  "instances": [
    // First instance.
    {
      "features": [ 1.5, 16.0, 14.0, 23.0 ]
    },
    // Second instance.
    {
      "features": [ -2.0, 100.2, 15.2, 9.2 ]
    }
  ]
}

推論レスポンスの逆シリアル化のためにデータを変換する

Amazon SageMaker AI アルゴリズムは、いくつかのレイアウトで JSON を返します。高いレベルで、構造は次のようになります。

let response = {
  "predictions": [{
    // Fields in the response object are defined on a per algorithm-basis.
  }]
}

予測に含まれるフィールドはアルゴリズムで異なります。以下は、k-means アルゴリズムの出力例です。

単一レコード推論

let response = {
  "predictions": [{
    "closest_cluster": 5,
    "distance_to_cluster": 36.5
  }]
}

複数レコード推論

let response = {
  "predictions": [
    // First instance prediction.
    {
      "closest_cluster": 5,
      "distance_to_cluster": 36.5
    },
    // Second instance prediction.
    {
      "closest_cluster": 2,
      "distance_to_cluster": 90.3
    }
  ]
}

protobuf 入力を使用した複数レコード推論

{
  "features": [],
  "label": {
    "closest_cluster": {
      "values": [ 5.0 ] // e.g. the closest centroid/cluster was 1.0
    },
    "distance_to_cluster": {
      "values": [ 36.5 ]
    }
  },
  "uid": "abc123",
  "metadata": "{ "created_at": '2017-06-03' }"
}

SageMaker AI アルゴリズムは JSONLINES 形式もサポートしています。この場合、レコードごとのレスポンスコンテンツは JSON 形式と同じです。複数レコード構造は、レコードごとのレスポンスオブジェクトが改行文字で区切られて集まったものです。2 つの入力データポイントに対する組み込み kmeans アルゴリズムのレスポンスコンテンツは、次のとおりです。

{"distance_to_cluster": 23.40593910217285, "closest_cluster": 0.0}
{"distance_to_cluster": 27.250282287597656, "closest_cluster": 0.0}

バッチ変換の実行中は、CreateTransformJobRequest の Accept フィールドを application/jsonlines に設定して jsonlines レスポンスタイプを使用することをお勧めします。

すべてのアルゴリズムに共通のリクエスト形式

ほとんどのアルゴリズムでは、次の推論リクエスト形式の多くが使用されます。

JSON リクエストの形式

コンテンツタイプ: application/JSON

高密度形式

let request =   {
    "instances":    [
        {
            "features": [1.5, 16.0, 14.0, 23.0]
        }
    ]
}


let request =   {
    "instances":    [
        {
            "data": {
                "features": {
                    "values": [ 1.5, 16.0, 14.0, 23.0]
                }
            }
        }
    ]
}

疎形式

{
	"instances": [
		{"data": {"features": {
					"keys": [26, 182, 232, 243, 431],
					"shape": [2000],
					"values": [1, 1, 1, 4, 1]
				}
			}
		},
		{"data": {"features": {
					"keys": [0, 182, 232, 243, 431],
					"shape": [2000],
					"values": [13, 1, 1, 4, 1]
				}
			}
		},
	]
}

JSONLINES リクエストの形式

コンテンツタイプ: application/JSONLINES

高密度形式

高密度形式の単一レコードは、次のいずれかで表すことができます。

{ "features": [1.5, 16.0, 14.0, 23.0] }

または

{ "data": { "features": { "values": [ 1.5, 16.0, 14.0, 23.0] } }

疎形式

疎形式の単一レコードは、次のように表されます。

{"data": {"features": { "keys": [26, 182, 232, 243, 431], "shape": [2000], "values": [1, 1, 1, 4, 1] } } }

複数のレコードは、単一レコード表現が改行文字で区切られて集まったものとして表されます。

{"data": {"features": { "keys": [0, 1, 3], "shape": [4], "values": [1, 4, 1] } } }
{ "data": { "features": { "values": [ 1.5, 16.0, 14.0, 23.0] } }
{ "features": [1.5, 16.0, 14.0, 23.0] }

CSV リクエストの形式

コンテンツタイプ: text/CSV; label_size=0

RECORDIO リクエストの形式

コンテンツタイプ: application/x-recordio-protobuf

組み込みアルゴリズムでバッチ変換を使用する

バッチ変換の実行中は、JSON の代わりに JSONLINES レスポンスタイプを使用することをお勧めします (ただし、アルゴリズムでサポートされている場合)。これを行うには、CreateTransformJobRequest の Accept フィールドを application/jsonlines に設定します。

変換ジョブを作成するときには、入力データの ContentType に基づいて SplitType を設定する必要があります。同様に、CreateTransformJobRequest の Accept フィールドに応じて AssembleWith を設定する必要があります。次の表を使用して、これらのフィールドを設定します。

特定のアルゴリズムのレスポンス形式の詳細については、以下を参照してください。