Teste sua implantação - Amazon SageMaker
Teste a implantação de um modelo personalizadoTeste a implantação de um modelo JumpStart básico

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Teste sua implantação

Você pode testar a implantação de um modelo invocando o endpoint ou fazendo solicitações únicas de previsão por meio do aplicativo Amazon SageMaker Canvas. Você pode usar essa funcionalidade para confirmar se seu endpoint responde às solicitações antes de invocá-lo programaticamente em um ambiente de produção.

Teste a implantação de um modelo personalizado

Você pode testar a implantação de um modelo personalizado acessando-a por meio da página ML Ops e fazendo uma única invocação, que retorna uma previsão junto com a probabilidade de que a previsão esteja correta.

nota

A duração da execução é uma estimativa do tempo necessário para invocar e obter uma resposta do endpoint no Canvas. Para métricas detalhadas de latência, consulte Métricas de invocação de SageMaker endpoints.

Para testar seu endpoint por meio do aplicativo Canvas, faça o seguinte:

  1. Abra o aplicativo SageMaker Canvas.

  2. No painel de navegação esquerdo, escolha ML Ops.

  3. Escolha a guia Grupos de implantação.

  4. Na lista de implantações, escolha aquela com o endpoint que você deseja invocar.

  5. Na página de detalhes da implantação, escolha a guia Testar a implantação.

  6. Na página de teste de implantação, você pode modificar os campos de Valor para especificar um novo ponto de dados. Para modelos de previsão de séries temporais, você especifica a ID do item para a qual deseja fazer uma previsão.

  7. Depois de modificar os valores, escolha Atualizar para obter o resultado da previsão.

A previsão é carregada, junto com os campos de resultado da invocação, que indicam se a invocação foi bem-sucedida ou não e quanto tempo a solicitação levou para ser processada.

A captura de tela a seguir mostra uma previsão realizada no aplicativo Canvas na guia Testar a implantação.

O aplicativo Canvas mostrando uma previsão de teste para um modelo implantado.

Para todos os tipos de modelo, exceto predição numérica e previsão de séries temporais, a previsão retorna os seguintes campos:

  • predicted_label – a saída prevista

  • probabilidade – a probabilidade de que o rótulo previsto esteja correto

  • rótulos – a lista de todos os rótulos possíveis

  • probabilidades – as probabilidades correspondentes a cada rótulo (a ordem dessa lista corresponde à ordem dos rótulos)

Para modelos de previsão numérica, a previsão contém apenas o campo de pontuação, que é a saída prevista do modelo, como o preço previsto de uma casa.

Para modelos de previsão de séries temporais, a previsão é um gráfico que mostra as previsões por quantil. Você pode escolher a visualização Esquema para ver os valores numéricos previstos para cada quantil.

Você pode continuar fazendo previsões únicas por meio da página de testes de implantação ou pode ver a seção a seguir Invoque seu endpoint para saber como invocar seu endpoint programaticamente a partir de aplicativos.

Teste a implantação de um modelo JumpStart básico

Você pode conversar com um modelo JumpStart básico implantado por meio do aplicativo Canvas para testar sua funcionalidade antes de invocá-lo por meio de código.

Para conversar com um modelo JumpStart básico implantado, faça o seguinte:

  1. Abra o aplicativo SageMaker Canvas.

  2. No painel de navegação esquerdo, escolha ML Ops.

  3. Escolha a guia Grupos de implantação.

  4. Na lista de implantações, encontre aquela que você deseja invocar e escolha o ícone Mais opções () More options icon for a model deployment. .

  5. No menu de contexto, escolha Testar implantação.

  6. Um novo bate-papo para gerar, extrair e resumir conteúdo é aberto com o modelo JumpStart básico, e você pode começar a digitar instruções. Observe que as solicitações desse bate-papo são enviadas como solicitações ao seu endpoint de SageMaker hospedagem.