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Richiedi inferenze da un servizio distribuito (Amazon SageMaker SDK)

Utilizza i seguenti esempi di codice per richiedere inferenze dal servizio distribuito in base al framework utilizzato per addestrare il modello. Gli esempi di codice per i diversi framework sono simili. La differenza principale è che TensorFlow richiede application/json come tipo di contenuto.

PyTorch e MXNet

Se utilizzi la versione PyTorch 1.4 o successiva o MXNet 1.7.0 o successiva e disponi di un InService endpoint SageMaker Amazon AI, puoi effettuare richieste di inferenza utilizzando predictor il pacchetto dell'SDK AI per Python. SageMaker

L'esempio di codice seguente mostra come utilizzare queste API per inviare un'immagine per l'inferenza:

SageMaker Python SDK v1.x

from sagemaker.predictor import RealTimePredictor

endpoint = 'insert name of your endpoint here'

# Read image into memory
payload = None
with open("image.jpg", 'rb') as f:
    payload = f.read()

predictor = RealTimePredictor(endpoint=endpoint, content_type='application/x-image')
inference_response = predictor.predict(data=payload)
print (inference_response)

SageMaker Python SDK v2.x

from sagemaker.predictor import Predictor

endpoint = 'insert name of your endpoint here'

# Read image into memory
payload = None
with open("image.jpg", 'rb') as f:
    payload = f.read()
    
predictor = Predictor(endpoint)
inference_response = predictor.predict(data=payload)
print (inference_response)

TensorFlow

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare l'API SageMaker Python SDK per inviare un'immagine per l'inferenza:

from sagemaker.predictor import Predictor
from PIL import Image
import numpy as np
import json

endpoint = 'insert the name of your endpoint here'

# Read image into memory
image = Image.open(input_file)
batch_size = 1
image = np.asarray(image.resize((224, 224)))
image = image / 128 - 1
image = np.concatenate([image[np.newaxis, :, :]] * batch_size)
body = json.dumps({"instances": image.tolist()})
    
predictor = Predictor(endpoint)
inference_response = predictor.predict(data=body)
print(inference_response)