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時系列データのエンドポイントリクエストと応答を事前チェックする
モデルを SageMaker AI リアルタイム推論エンドポイントにデプロイし、エンドポイントにリクエストを送信することをお勧めします。リクエストと応答を手動で調べ、この両方が「時系列データのエンドポイントリクエスト」セクションと「時系列データのエンドポイント応答」セクションの要件に準拠していることを確認します。モデルコンテナがバッチリクエストをサポートしている場合は、単一のレコードリクエストから始めて、その後複数のレコードを試すことができます。
次のコマンドは、 AWS CLIを使用して応答をリクエストする方法を示しています。 AWS CLI は Studio および SageMaker Notebook インスタンスにプリインストールされています。をインストールするには AWS CLI、インストールガイド
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name $ENDPOINT_NAME \ --content-type $CONTENT_TYPE \ --accept $ACCEPT_TYPE \ --body $REQUEST_DATA \ $CLI_BINARY_FORMAT \ /dev/stderr 1>/dev/null
パラメータの定義は次のとおりです。
$ENDPOINT NAME — エンドポイントの名前
$CONTENT_TYPE — リクエストの MIME タイプ (モデルコンテナ入力)
$ACCEPT_TYPE — レスポンスの MIME タイプ (モデルコンテナ出力)
$REQUEST_DATA — リクエストされたペイロード文字列
$CLI_BINARY_FORMAT — コマンドラインインターフェイス (CLI) のパラメータの形式 v1 AWS CLI の場合、このパラメータは空白のままにする必要があります。v2 では、このパラメータは
--cli-binary-format raw-in-base64-outに設定する必要があります。
注記
AWS CLI v2 は、デフォルトでバイナリパラメータを base64 でエンコードされた文字列として渡します。エンドポイントとの間で送受信される次のリクエストとレスポンスの例では、v1 AWS CLI を使用します。
