Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Formats de données d'inférence IP Insights
Voici les formats d'entrée et de sortie disponibles pour l'algorithme IP Insights. Les algorithmes intégrés Amazon SageMaker respectent le format d'inférence d'entrée courant décrit dans Formats de données courants à l'inférence. Toutefois, actuellement, l'algorithme IP Insights de SageMaker ne prend pas en charge le format RecordIO.
Formats de demande d'entrée IP Insights
ENTRÉE : format CSV
Le fichier CSV doit contenir deux colonnes. La première colonne est une chaîne opaque qui correspond à l'identificateur unique d'une entité. La deuxième colonne est l'adresse IPv4 de l'événement d'accès de l'entité en notation décimale séparée par des points.
content-type: text/csv
entity_id_1, 192.168.1.2 entity_id_2, 10.10.1.2
ENTRÉE : format JSON
Les données JSON peuvent être fournies en différents formats. IP Insights utilise les formats SageMaker courants. Pour plus d'informations sur les formats d'inférence, consultez Formats de données courants à l'inférence.
content-type: application/json
{ "instances": [ {"data": {"features": {"values": ["entity_id_1", "192.168.1.2"]}}}, {"features": ["entity_id_2", "10.10.1.2"]} ] }
ENTRÉE : format JSONLINES
Le type de contenu JSON Lines est utile pour exécuter des tâches de transformation par lots. Pour plus d'informations sur les formats d'inférence de SageMaker, consultez Formats de données courants à l'inférence. Pour plus d'informations sur l'exécution des tâches de transformation par lots, consultez Utilisation de la transformation par lots.
content-type: application/jsonlines
{"data": {"features": {"values": ["entity_id_1", "192.168.1.2"]}}}, {"features": ["entity_id_2", "10.10.1.2"]}]
Formats de réponse de sortie IP Insights
SORTIE : format de réponse JSON
La sortie par défaut de l'algorithme IP Insights de SageMaker est la valeur dot_product
entre l'entité d'entrée et l'adresse IP. Le paramètre dot_product indique le degré de compatibilité, d'après le modèle, de l'entité et de l'adresse IP. Le paramètre dot_product
est sans limite. Pour effectuer des prédictions quant à savoir si un événement est anormal, vous devez définir un seuil en fonction de la distribution définie. Pour plus d'informations sur la façon d'utiliser le paramètre dot_product
pour la détection d'anomalies, consultez l'article relatif à la présentation de l'algorithme IP Insights de SageMaker
accept: application/json
{ "predictions": [ {"dot_product": 0.0}, {"dot_product": 2.0} ] }
Les utilisateurs avancés peuvent accéder aux intégrations d'entité et d'adresses IP apprises par le modèle en fournissant le paramètre content-type verbose=True
supplémentaire à l'en-tête Accept. Vous pouvez utiliser les paramètres entity_embedding
et ip_embedding
pour déboguer, visualiser et comprendre le modèle. En outre, vous pouvez utiliser ces intégrations dans d'autres techniques de machine learning, comme la classification ou la mise en cluster.
accept: 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] } ] }
SORTIE : format de réponse JSONLINES
accept: application/jsonlines
{"dot_product": 0.0} {"dot_product": 2.0}
accept: 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]}