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Object2Vec 推論のデータ形式

次のページでは、Amazon SageMaker Object2Vec モデルからスコアリング推論を取得するための入力リクエストと出力レスポンスの形式について説明します。

GPU 最適化: 分類または回帰

GPU メモリ不足のため、INFERENCE_PREFERRED_MODE環境変数を指定して、分類/回帰または出力: エンコーダー埋め込み推論ネットワークが にロードされるかどうかを最適化できますGPU。推論の大部分が分類または再帰を対象としている場合は、INFERENCE_PREFERRED_MODE=classification を指定します。以下は、分類/回帰推論を最適化する p3.2xlarge の 4 つのインスタンスを使用したバッチ変換の例です。

transformer = o2v.transformer(instance_count=4,
                              instance_type="ml.p2.xlarge",
                              max_concurrent_transforms=2,
                              max_payload=1,  # 1MB
                              strategy='MultiRecord',
                              env={'INFERENCE_PREFERRED_MODE': 'classification'},  # only useful with GPU
                              output_path=output_s3_path)

入力: 分類または回帰リクエストの形式

Content-type: application/json

{
  "instances" : [
    {"in0": [6, 17, 606, 19, 53, 67, 52, 12, 5, 10, 15, 10178, 7, 33, 652, 80, 15, 69, 821, 4], "in1": [16, 21, 13, 45, 14, 9, 80, 59, 164, 4]},
    {"in0": [22, 1016, 32, 13, 25, 11, 5, 64, 573, 45, 5, 80, 15, 67, 21, 7, 9, 107, 4], "in1": [22, 32, 13, 25, 1016, 573, 3252, 4]},
    {"in0": [774, 14, 21, 206], "in1": [21, 366, 125]}
  ]
}

Content-type: application/jsonlines

{"in0": [6, 17, 606, 19, 53, 67, 52, 12, 5, 10, 15, 10178, 7, 33, 652, 80, 15, 69, 821, 4], "in1": [16, 21, 13, 45, 14, 9, 80, 59, 164, 4]}
{"in0": [22, 1016, 32, 13, 25, 11, 5, 64, 573, 45, 5, 80, 15, 67, 21, 7, 9, 107, 4], "in1": [22, 32, 13, 25, 1016, 573, 3252, 4]}
{"in0": [774, 14, 21, 206], "in1": [21, 366, 125]}

分類問題の場合、スコアベクトルの長さは num_classes に対応します。回帰問題の場合、長さは 1 です。

出力: 分類または回帰リクエスト形式

Accept: application/json

{
    "predictions": [
        {
            "scores": [
                0.6533935070037842,
                0.07582679390907288,
                0.2707797586917877
            ]
        },
        {
            "scores": [
                0.026291321963071823,
                0.6577019095420837,
                0.31600672006607056
            ]
        }
    ]
}

Accept: application/jsonlines

{"scores":[0.195667684078216,0.395351558923721,0.408980727195739]}
{"scores":[0.251988261938095,0.258233487606048,0.489778339862823]}
{"scores":[0.280087798833847,0.368331134319305,0.351581096649169]}

分類形式と回帰形式の両方で、スコアは各ラベルに適用されます。