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Prüfen Sie die Endpunktanfrage und -antwort vorab auf tabellarische Daten
Wir empfehlen Ihnen, Ihr Modell auf einem SageMaker KI-Echtzeit-Inferenzendpunkt bereitzustellen und Anfragen an den Endpunkt zu senden. Untersuchen Sie die Anfragen und Antworten manuell, um sicherzustellen, dass beide den Anforderungen in dem Endpunktanforderungen für Tabellendaten Abschnitt und dem Endpunktreaktion für tabellarische Daten Abschnitt entsprechen. Wenn Ihr Modellcontainer Batch-Anfragen unterstützt, können Sie mit einer einzelnen Datensatzanforderung beginnen und dann zwei oder mehr Datensätze ausprobieren.
Die folgenden Befehle veranschaulichen das Anfordern einer Antwort mit AWS CLI. Das AWS CLI
ist in SageMaker Studio- und SageMaker Notebook-Instanzen vorinstalliert. Folgen Sie dieser Installationsanleitung AWS CLI
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/null
Die Parameter werden wie folgt beschrieben:
-
$ENDPOINT NAME– Der Name des Endpunkts. -
$CONTENT_TYPE– Der MIME-Typ der Anfrage (Eingabe des Modellcontainers). -
$ACCEPT_TYPE– Der MIME-Typ der Antwort (Modellcontainer-Ausgabe). -
$REQUEST_DATA– Die angeforderte Payload-Zeichenfolge. -
$CLI_BINARY_FORMAT– Das Format des Befehlszeilenschnittstellen-Parameters (Command Line Interface, CLI). Für AWS CLI Version 1 sollte dieser Parameter leer bleiben. Für v2 sollte dieser Parameter auf--cli-binary-format raw-in-base64-outgesetzt werden.
