IP Insights-Inferenzdatenformate - Amazon SageMaker

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IP Insights-Inferenzdatenformate

Im Folgenden sind die verfügbaren Eingabe- und Ausgabeformate für den IP Insights-Algorithmus aufgeführt. Amazon SageMaker eingebaute Algorithmen halten sich an das in beschriebene gemeinsame Eingabe-InferenzformatGängige Datenformate für die Inferenz. Allerdings ist der SageMaker Der IP Insights-Algorithmus unterstützt derzeit das RecordIO-Format nicht.

IP Insights-Eingabeanforderungsformate

EINGABE: CSV-Format

Die CSV-Datei muss zwei Spalten enthalten. Die erste Spalte ist eine opake Zeichenfolge, die der eindeutigen Kennung einer Entity entspricht. Die zweite Spalte enthält die IPv4-Adresse des Zugriffsereignisses der Entity in Dezimalpunkt-Notation.

Inhaltstyp: text/csv

entity_id_1, 192.168.1.2 entity_id_2, 10.10.1.2

EINGABE: JSON-Format

JSON-Daten können in verschiedenen Formaten zur Verfügung gestellt werden. IP Insights folgt dem Allgemeinen SageMaker Formate. Weitere Informationen zu Inferenzformaten finden Sie unter Gängige Datenformate für die Inferenz.

Inhaltstyp: application/json

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

EINGABE: JSONLINES Format

Der JSON Lines-Inhaltstyp ist für die Ausführung von Stapeltransformationsaufträgen nützlich. Weitere Informationen zu finden Sie SageMaker Inferenzformate, sieheGängige Datenformate für die Inferenz. Weitere Informationen zum Ausführen von Stapeltransformationsaufträgen finden Sie unter Verwenden der Stapeltransformation.

Inhaltstyp: application/jsonlines

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

IP Insights-Ausgabeantwortformate

AUSGABE: JSON-Antwortformat

Die Standardausgabe des SageMaker Der IP Insights-Algorithmus ist derdot_productzwischen der Eingabeentität und der IP-Adresse. Das dot_product gibt an, wie kompatibel das Modell die Entity und IP-Adresse berücksichtigt. Das dot_product ist unbegrenzt. Um Prognosen zu erstellen, inwieweit ein Ereignis anormal ist, müssen Sie einen Schwellenwert basierend auf Ihrer definierten Verteilung festlegen. Weitere Informationen zur Verwendung derdot_productInformationen zur Erkennung von Anomalien finden Sie imEine Einführung in die SageMakerIP Insights-Algorithmus.

Akzeptiert: application/json

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

Fortgeschrittene Benutzer können auf die gelernten Entity- und IP-Einbettungen zugreifen, indem sie den zusätzlichen Inhaltstyp-Parameter verbose=True im Akzeptiert-Header angeben. Sie können die entity_embedding und ip_embedding für die Fehlersuche, Visualisierung und Verdeutlichung des Modells verwenden. Darüber hinaus können Sie diese Einbettungen in anderen Machine Learning-Techniken, wie Klassifizierung oder Clustering, verwenden.

Akzeptiert: 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] } ] }

AUSGABE: JSONLINES-Antwortformat

Akzeptiert: application/jsonlines

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

Akzeptiert: 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]}