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デプロイされたサービスから推論をリクエストする (Amazon SageMaker SDK)

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デプロイされたサービスから推論をリクエストする (Amazon SageMaker SDK) - Amazon SageMaker

次のコード例を使って、モデルのトレーニングに使ったフレームワークに応じてデプロイされたサービスから推論をリクエストします。異なるフレームワークのコード例は似ています。主な違いは、TensorFlow ではコンテンツタイプとして application/json が求められることです。

PyTorch と MXNet

PyTorch v1.4 以降 または MXNet 1.7.0 以降を使っており、Amazon SageMaker エンドポイントが InService である場合、SageMaker SDK for Python の predictor パッケージを使って推論リクエストを行えます。

注記

その API は SageMaker SDK for Python のバージョンによって異なります。

次のコード例は、これらの API を使って推論用のイメージを送信する方法を示しています。

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)
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)

TensorFlow

次のコード例は、SageMaker Python SDK API を使って推論用のイメージを送信する方法を示しています。

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)
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