IP Insights 추론 데이터 형식 - Amazon SageMaker AI
입력 요청출력 응답

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IP Insights 추론 데이터 형식

다음은 IP Insights 알고리즘에 사용할 수 있는 입력 및 출력 형식입니다. Amazon SageMaker AI 내장 알고리즘은에 설명된 공통 입력 추론 형식을 준수합니다추론을 위한 공통 데이터 형식. 그러나 SageMaker AI IP Insights 알고리즘은 현재 RecordIO 형식을 지원하지 않습니다.

IP Insights 입력 요청 형식

INPUT: CSV 형식

CSV 파일에는 두 개의 열이 있어야 합니다. 첫 번째 열은 엔터티의 고유한 식별자에 해당하는 불투명한 문자열입니다. 두 번째 열은 소수점 표기법으로 된 개체의 액세스 이벤트 IPv4 주소입니다.

content-type: text/csv

entity_id_1, 192.168.1.2
entity_id_2, 10.10.1.2

INPUT: JSON 형식

JSON 데이터는 다양한 형식으로 제공될 수 있습니다. IP Insights는 일반적인 SageMaker AI 형식을 따릅니다. 추론 형식에 대한 자세한 정보는 추론을 위한 공통 데이터 형식 단원을 참조하세요.

content-type: application/json

{
  "instances": [
    {"data": {"features": {"values": ["entity_id_1", "192.168.1.2"]}}},
    {"features": ["entity_id_2", "10.10.1.2"]}
  ]
}

INPUT: JSONLINES 형식

JSON 라인 콘텐츠 유형은 배치 변환 작업을 실행하는 데 유용합니다. SageMaker AI 추론 형식에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요추론을 위한 공통 데이터 형식. 배치 변환 작업 실행에 대한 자세한 정보는 Amazon SageMaker AI를 사용한 추론을 위한 배치 변환 단원을 참조하세요.

content-type: application/jsonlines

{"data": {"features": {"values": ["entity_id_1", "192.168.1.2"]}}},
{"features": ["entity_id_2", "10.10.1.2"]}]

IP Insights 출력 응답 형식

OUTPUT: JSON 응답 형식

SageMaker AI IP Insights 알고리즘의 기본 출력은 입력 개체와 IP 주소 dot_product 사이의 입니다. dot_product는 모델이 엔터티와 IP 주소를 고려할 수 있는 호환성을 나타냅니다. dot_product는 무한합니다. 이벤트가 변칙적인지 여부를 예측하려면 정의한 분포를 기반으로 임계값을 설정해야 합니다. 이상 탐지에를 사용하는 방법에 dot_product 대한 자세한 내용은 인사이트 알고리즘 소개를 SageMaker AIIP 참조하세요.

accept: application/json

{
  "predictions": [
    {"dot_product": 0.0},
    {"dot_product": 2.0}
  ]
}

고급 사용자는 Accept 헤딩에 추가 콘텐츠 유형 파라미터인 verbose=True를 제공하여 모델의 학습된 엔터티 및 IP 임베딩에 액세스할 수 있습니다. 모델 디버깅, 시각화 및 이해에 entity_embedding 및 ip_embedding을 사용할 수 있습니다. 또한 분류 또는 클러스터링과 같은 다른 기계 학습 기법에 이러한 임베딩을 사용할 수 있습니다.

accept: application/json;verbose=True

{
  "predictions": [
    {
        "dot_product": 0.0,
        "entity_embedding": [1.0, 0.0, 0.0],
        "ip_embedding": [0.0, 1.0, 0.0]
    },
    {
        "dot_product": 2.0,
        "entity_embedding": [1.0, 0.0, 1.0],
        "ip_embedding": [1.0, 0.0, 1.0]
    }
  ]
}

OUTPUT: JSONLINES 응답 형식

accept: application/jsonlines 

{"dot_product": 0.0}
{"dot_product": 2.0}

accept: application/jsonlines; verbose=True 

{"dot_product": 0.0, "entity_embedding": [1.0, 0.0, 0.0], "ip_embedding": [0.0, 1.0, 0.0]}
{"dot_product": 2.0, "entity_embedding": [1.0, 0.0, 1.0], "ip_embedding": [1.0, 0.0, 1.0]}