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Amazon CLI v1 示例
上一节中的示例适用于 Amazon CLI v2。以下发送到端点的请求示例和来自端点的响应示例使用 Amazon CLI v1。
在以下代码示例中，请求由一条记录组成，响应是其概率值。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-sagemaker-xgboost-model \ --content-type text/csv \ --accept text/csv \ --body '1,2,3,4' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，响应输出如下。
0.6
在以下代码示例中，请求由两条记录组成，响应包括其概率，这些概率用逗号分隔。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-sagemaker-xgboost-model \ --content-type text/csv \ --accept text/csv \ --body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，--body 中的 $'content' 表达式告诉命令将内容中的 '\n' 解释为换行符。响应输出如下。
0.6,0.3
在以下代码示例中，请求由两条记录组成，响应包括其概率，这些概率用换行符分隔。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-csv-1 \ --content-type text/csv \ --accept text/csv \ --body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，响应输出如下。
0.6 0.3
在以下代码示例中，请求由一条记录组成，响应是来自包含三个类的多类模型的概率值。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-csv-1 \ --content-type text/csv \ --accept text/csv \ --body '1,2,3,4' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，响应输出如下。
0.1,0.6,0.3
在以下代码示例中，请求由两条记录组成，响应包括来自包含三个类的多类模型的概率值。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-csv-1 \ --content-type text/csv \ --accept text/csv \ --body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，响应输出如下。
0.1,0.6,0.3 0.2,0.5,0.3
在以下代码示例中，请求由两条记录组成，响应包括预测标签和概率。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-csv-2 \ --content-type text/csv \ --accept text/csv \ --body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，响应输出如下。
1,0.6 0,0.3
在以下代码示例中，请求由两条记录组成，响应包括标签标题和概率。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-csv-3 \ --content-type text/csv \ --accept text/csv \ --body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，响应输出如下。
"['cat','dog','fish']","[0.1,0.6,0.3]" "['cat','dog','fish']","[0.2,0.5,0.3]"
在以下代码示例中，请求由一条记录组成，响应是其概率值。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-jsonlines \ --content-type application/jsonlines \ --accept application/jsonlines \ --body '{"features":["This is a good product",5]}' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，响应输出如下。
{"score":0.6}
在以下代码示例中，请求由两条记录组成，响应包括预测标签和概率。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-jsonlines-2 \ --content-type application/jsonlines \ --accept application/jsonlines \ --body $'{"features":[1,2,3,4]}\n{"features":[5,6,7,8]}' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，响应输出如下。
{"predicted_label":1,"probability":0.6} {"predicted_label":0,"probability":0.3}
在以下代码示例中，请求由两条记录组成，响应包括标签标题和概率。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-jsonlines-3 \ --content-type application/jsonlines \ --accept application/jsonlines \ --body $'{"data":{"features":[1,2,3,4]}}\n{"data":{"features":[5,6,7,8]}}' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，响应输出如下。
{"predicted_labels":["cat","dog","fish"],"probabilities":[0.1,0.6,0.3]} {"predicted_labels":["cat","dog","fish"],"probabilities":[0.2,0.5,0.3]}
在以下代码示例中，请求采用 CSV 格式，响应采用 JSON 行格式。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-csv-in-jsonlines-out \ --content-type text/csv \ --accept application/jsonlines \ --body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，响应输出如下。
{"probability":0.6} {"probability":0.3}
在以下代码示例中，请求采用 JSON 行格式，响应采用 CSV 格式。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-jsonlines-in-csv-out \ --content-type application/jsonlines \ --accept text/csv \ --body $'{"features":[1,2,3,4]}\n{"features":[5,6,7,8]}' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，响应输出如下。
0.6 0.3
在以下代码示例中，请求采用 CSV 格式，响应采用 JSON 格式。
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \ --endpoint-name test-endpoint-csv-in-jsonlines-out \ --content-type text/csv \ --accept application/jsonlines \ --body $'1,2,3,4\n5,6,7,8' \ /dev/stderr 1>/dev/null
在前面的代码示例中，响应输出如下。
{"predictions":[{"label":1,"score":0.6},{"label":0,"score":0.3}]}