As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Recomendamos que você implante seu modelo em um endpoint de inferência de SageMaker IA em tempo real e envie solicitações para o endpoint. Examine manualmente as solicitações e respostas para garantir que ambas estejam em conformidade com os requisitos da seção Solicitações de endpoint para dados tabulares e da seção Resposta de endpoint para dados tabulares. Se o seu contêiner de modelo oferecer compatibilidade com solicitações em lote, você poderá começar com uma única solicitação de registro e, em seguida, tentar dois ou mais registros.
Os comandos a seguir mostram como solicitar uma resposta usando o AWS CLI. O AWS CLI
vem pré-instalado nas instâncias SageMaker Studio e SageMaker Notebook. Para instalar o AWS CLI, siga este guia de instalação
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
--endpoint-name $ENDPOINT_NAME \
--content-type $CONTENT_TYPE \
--accept $ACCEPT_TYPE \
--body $REQUEST_DATA \
$CLI_BINARY_FORMAT \
/dev/stderr 1>/dev/nullOs parâmetros são definidos da seguinte forma:
-
$ENDPOINT NAME- O nome do endpoint. -
$CONTENT_TYPE: O tipo MIME da solicitação (entrada do contêiner do modelo). -
$ACCEPT_TYPE: O tipo MIME da resposta (saída do contêiner do modelo). -
$REQUEST_DATA: A string de carga útil solicitada. -
$CLI_BINARY_FORMAT: o formato do parâmetro da interface da linha de comando (CLI). Para AWS CLI v1, esse parâmetro deve permanecer em branco. Para v2, esse parâmetro deve ser definido como--cli-binary-format raw-in-base64-out.
