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시계열 데이터에 대한 엔드포인트 요청 - Amazon SageMaker AI

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시계열 데이터에 대한 엔드포인트 요청

참고

Amazon SageMaker Clarify는 더 이상 신규 고객에게 공개되지 않습니다. 기존 고객은 서비스를 정상적으로 계속 사용할 수 있습니다. AWS Clarify의 보안 및 가용성 개선에 계속 투자하지만 새로운 기능을 도입할 계획은 없습니다. 자세한 내용은 가용성 변경 설명 단원을 참조하십시오.

SageMaker Clarify 처리 작업은 데이터를 임의의 JSON 구조(MIME 유형: application/json 사용)로 직렬화합니다. 이렇게 하려면 분석 구성 content_template매개변수에 템플릿 문자열을 제공해야 합니다. 이는 SageMaker Clarify 처리 작업에서 모델에 제공된 JSON 쿼리를 구성하는 데 사용됩니다. content_template에는 데이터세트의 레코드 하나 또는 여러 개가 포함되어 있습니다. 또한 각 레코드의 JSON 구조를 구성하는 데 사용되는 record_template에 대한 템플릿 문자열도 제공해야 합니다. 그런 다음 이러한 레코드가 content_template에 삽입됩니다. content_type 또는 dataset_type에 대한 자세한 내용은 분석 구성 파일 섹션을 참조하세요.

참고

content_template 및 record_template은 문자열 파라미터이므로, JSON 직렬화 구조의 일부인 모든 큰 따옴표 문자(")는 해당 구성 파일에서 이스케이프 처리된 문자로 표시되어야 합니다. 예를 들어, Python에서 큰 따옴표를 이스케이프 처리하려면 content_template에 대해 다음 값을 입력하면 됩니다.

'$record'

다음 표에는 직렬화된 JSON 요청 페이로드의 예시와 이를 구성하는 데 필요한 해당 content_template 및 record_template 파라미터가 나와 있습니다.

사용 사례: 엔드포인트 요청 페이로드(문자열 표현식) content_template record_template

한 번에 하나의 레코드

{"target": [1, 2, 3],"start": "2024-01-01 01:00:00"}

'$record'

'{"start": $start_time, "target": $target_time_series}'

$related_time_series 및 $static_covariates가 포함된 단일 레코드

{"target": [1, 2, 3],"start": "2024-01-01 01:00:00","dynamic_feat": [[1.0, 2.0, 3.0],[1.0, 2.0, 3.0],"cat": [0,1]}

'$record'

'{"start": $start_time, "target": $target_time_series, "dynamic_feat": $related_time_series, "cat": $static_covariates}'

다중 레코드

{"instances": [{"target": [1, 2, 3],"start": "2024-01-01 01:00:00"}, {"target": [1, 2, 3],"start": "2024-01-01 02:00:00"}]}

'{"instances": $records}'

'{"start": $start_time, "target": $target_time_series}'

$related_time_series 및 $static_covariates가 포함된 다중 레코드

{"instances": [{"target": [1, 2, 3],"start": "2024-01-01 01:00:00","dynamic_feat": [[1.0, 2.0, 3.0],[1.0, 2.0, 3.0],"cat": [0,1]}, {"target": [1, 2, 3],"start": "2024-01-01 02:00:00","dynamic_feat": [[1.0, 2.0, 3.0],[1.0, 2.0, 3.0],"cat": [0,1]}]}

'{"instances": $records}'

''{"start": $start_time, "target": $target_time_series, "dynamic_feat": $related_time_series, "cat": $static_covariates}'