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# Formats de données d'inférence IP Insights
Voici les formats d'entrée et de sortie disponibles pour l'algorithme IP Insights. Les algorithmes intégrés d'Amazon SageMaker AI respectent le format d'inférence d'entrée courant décrit dans[Formats de données courants pour l’inférence](cdf-inference.md). Cependant, l'algorithme SageMaker AI IP Insights ne prend actuellement 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' IPv4 adresse de l'événement d'accès de l'entité en notation décimale.
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 suit les formats d' SageMaker IA les plus courants. Pour plus d'informations sur les formats d'inférence, consultez [Formats de données courants pour l’inférence](cdf-inference.md).
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 basés sur l' SageMaker IA, consultez[Formats de données courants pour l’inférence](cdf-inference.md). Pour plus d'informations sur l'exécution des tâches de transformation par lots, consultez [Transformation par lots à des fins d'inférence avec Amazon AI SageMaker](batch-transform.md).
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 SageMaker AI IP Insights se `dot_product` situe entre l'entité d'entrée et l'adresse IP. Le paramètre dot\$1product 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 l'utilisation de l'algorithme `dot_product` pour la détection des anomalies, consultez l'ouvrage [An Introduction to the SageMaker AIIP Insights](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/ipinsights_login/ipinsights-tutorial.html) Algorithm.
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
accepter : 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]}
```