エンドポイントの呼び出し - Amazon SageMaker
リクエストレスポンス

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エンドポイントの呼び出し

エンドポイントの実行後、 SageMaker ランタイムサービスのInvokeEndpoint API SageMaker ランタイムを使用して、エンドポイントにリクエストを送信したり、エンドポイントを呼び出したりします。これに応じて、リクエストは SageMaker Clarify の説明者による説明可能性リクエストとして処理されます。

注記

エンドポイントを呼び出すには、次のオプションのいずれかを選択します。

  • Boto3 または を使用してエンドポイント AWS CLI を呼び出す手順については、「」を参照してくださいリアルタイム推論用のモデルを呼び出す。

  • for Python を使用して SageMaker SDKエンドポイントを呼び出すには、Predictor を参照してくださいAPI。

リクエスト

InvokeEndpoint API にはオプションのパラメータ がありEnableExplanations、HTTPヘッダー にマッピングされますX-Amzn-SageMaker-Enable-Explanations。このパラメータを指定すると、ClarifyExplainerConfig の EnableExplanations のパラメータが上書きされます。

注記

の ContentTypeおよび AcceptパラメータInvokeEndpointAPIが必要です。サポートされている形式には、MIMEタイプ text/csv と が含まれますapplication/jsonlines。

sagemaker_runtime_client を使用して、次のようにエンドポイントにリクエストを送信します。

response = sagemaker_runtime_client.invoke_endpoint(
    EndpointName='name-of-your-endpoint',
    EnableExplanations='`true`',
    ContentType='text/csv',
    Accept='text/csv',
    Body='1,2,3,4',  # single record (of four numerical features)
)

マルチモデルエンドポイントの場合、前のリクエスト例の追加TargetModelパラメータを渡して、エンドポイントでターゲットにするモデルを指定します。マルチモデルエンドポイントは、必要に応じてターゲットモデルを動的にロードします。マルチモデルエンドポイントの詳細については、「」を参照してくださいマルチモデルエンドポイント。1 つのSageMaker エンドポイントから複数のターゲットモデルをセットアップして呼び出す方法の例については、「マルチモデルエンドポイントのサンプルノートブックでの Clarify オンライン説明可能性」を参照してください。

レスポンス

エンドポイントが ExplainerConfig で作成された場合、新しいレスポンススキーマが使用されます。この新しいスキーマは、指定された ExplainerConfig パラメータがないエンドポイントとは異なり、互換性がありません。

レスポンスMIMEのタイプは でapplication/json、レスポンスペイロードは UTF-8 バイトからJSONオブジェクトにデコードできます。このJSONオブジェクトのメンバーを次に示します。

  • version: 文字列形式のレスポンススキーマのバージョン。例えば、1.0 と指定します。

  • predictions: リクエストが行う予測は以下のとおりです。

    • content_type: モデルコンテナレスポンスContentTypeの を参照する予測MIMEのタイプ。

    • data: リクエストに対するモデルコンテナレスポンスのペイロードとして配信される予測データ文字列。

  • label_headers: LabelHeaders パラメータのラベルヘッダー。これは説明機能の設定またはモデルコンテナ出力で提供されます。

  • explanations: リクエストペイロードで提供される説明。レコードが説明されていない場合、このメンバーは空のオブジェクト {} を返します。

    • kernel_shap: リクエスト内の各レコードのカーネルSHAPの説明の配列を参照するキー。レコードが説明されていない場合、対応する説明は null です。

kernel_shap 要素には以下のメンバーがあります。

  • feature_header: 説明機能設定 ExplainerConfig の FeatureHeaders パラメータで提供される特徴量のヘッダー名。

  • feature_type: 説明機能が推測した、または ExplainerConfig の FeatureTypes パラメータで提供された特徴量タイプ。この要素は説明NLP可能性の問題でのみ使用できます。

  • attributions: 属性オブジェクトの配列。テキスト特徴量には、それぞれ 1 つの単位に対応する複数の属性オブジェクトを含めることができます。属性オブジェクトには以下のメンバーがあります。

    • attribution: クラスごとに指定された確率値のリスト。

    • description: NLP説明可能性の問題にのみ使用できるテキスト単位の説明。

      • partial_text: 説明機能が説明したテキストの部分。

      • start_idx: 部分的テキストフラグメントの先頭の配列位置を識別するゼロベースのインデックス。