调用 SageMaker 端点操作将数据发送到部署在 SageMaker 平台上的 AI 模型，并接收响应。 此操作使您能够将机器学习功能直接集成到您的 Control Room 中，根据训练模型的专业知识进行预测或分类。

注： 本页面提供的示例和图形仅用于表示目的，可能无法准确反映您的具体情况。 我们不对其维护或准确性承担责任。

概述

调用 SageMaker 端点进程

  • 准备数据： 在调用端点之前，您需要准备好要发送进行预测的数据。 这可以是图像、文本片段、数值或模型期望的任何其他格式。
  • 调用端点： 要获取预测结果，您需要将准备好的数据作为输入，发送 POST 请求到端点 URL。 请求通常包含 JSON 格式的数据。
  • 端点处理： SageMaker 端点使用已部署的模型处理传入的数据。 它通过模型的算法运行数据，并根据模型的训练生成预测或响应。
  • 响应： 端点在 HTTP 响应体中返回模型的预测或响应。 您的应用程序可以解析此响应并根据需要使用结果。

先决条件

  • AI 模型应部署在 SageMaker 中。
  • 可以通过调用 SageMaker 端点访问已部署的模型。
注： 此任务通常由具有管理员权限的自动化管理员执行。

过程

  1. 登录到您的 AWS 控制台并选择项目。
  2. 单击与您选择的项目对应的管理控制台。 AWS SageMaker 管理控制台
  3. 搜索 SageMaker 并选择 Amazon SageMaker。AWS SageMaker 搜索
  4. 导航到域并单击一个域。AWS SageMaker 域或者，您可以单击 Studio（左侧导航中），选择适当的域，然后单击打开 Studio。 要添加域，请参阅 AWS add a custom domain。 有关域的详细信息，请参阅 Amazon SageMaker Domain。
  5. 导航到 推理 > 端点，查看所有已部署的现有模型。
    以下示例描述了如何调用已在 AWS SageMaker 上部署的文本和图像模型。