本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 调用无服务器端点
<a name="serverless-endpoints-invoke"></a>

要使用无服务器端点执行推理，必须向端点发送 HTTP 请求。您可以使用 [InvokeEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_runtime_InvokeEndpoint.html)API 或 AWS CLI，它们会`POST`请求调用您的终端节点。无服务器调用的最大请求和响应负载大小为 4 MB。对于无服务器端点：
+ 模型必须下载，服务器必须在 3 分钟内成功响应 `/ping`。
+ 容器响应 `/invocations` 推理请求的超时为 1 分钟。

## 调用端点
<a name="serverless-endpoints-invoke-api"></a>

以下示例使用适用于 [Python 的AWS 软件开发工具包 (Boto3) 来](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html)调用 API。[InvokeEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_runtime_InvokeEndpoint.html)请注意，与本指南中的其他 API 调用不同`InvokeEndpoint`，您必须使用 SageMaker 运行时运行时作为客户端。指定以下值：
+ 对于 `endpoint_name`，使用要调用的服务中无服务器端点的名称。
+ 对于 `content_type`，在请求正文中指定输入数据的 MIME 类型（例如 `application/json`）。
+ 对于 `payload`，使用您的请求负载进行推理。您的负载应该采用字节或类似文件的对象形式。

```
runtime = boto3.client("sagemaker-runtime")

endpoint_name = "<your-endpoint-name>"
content_type = "<request-mime-type>"
payload = <your-request-body>

response = runtime.invoke_endpoint(
    EndpointName=endpoint_name,
    ContentType=content_type,
    Body=payload
)
```