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# デプロイされたサービスから推論をリクエストする (Amazon SageMaker SDK)
<a name="neo-requests-sdk"></a>

次のコード例を使って、モデルのトレーニングに使ったフレームワークに応じてデプロイされたサービスから推論をリクエストします。異なるフレームワークのコード例は似ています。主な違いは、TensorFlow ではコンテンツタイプとして `application/json` が求められることです。

 

## PyTorch と MXNet
<a name="neo-requests-sdk-py-mxnet"></a>

 **PyTorch v1.4 以降** または **MXNet 1.7.0 以降**を使っており、Amazon SageMaker AI エンドポイントが `InService` である場合、SageMaker AI SDK for Python の `predictor` パッケージを使って推論リクエストを行えます。

**注記**  
その API は SageMaker AI SDK for Python のバージョンによって異なります。  
バージョン 1.x の場合は、[https://sagemaker.readthedocs.io/en/v1.72.0/api/inference/predictors.html#sagemaker.predictor.RealTimePredictor](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v1.72.0/api/inference/predictors.html#sagemaker.predictor.RealTimePredictor) API と [https://sagemaker.readthedocs.io/en/v1.72.0/api/inference/predictors.html#sagemaker.predictor.RealTimePredictor.predict](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v1.72.0/api/inference/predictors.html#sagemaker.predictor.RealTimePredictor.predict) API を使用します。
バージョン 2.x の場合は、[https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/predictors.html#sagemaker.predictor.Predictor](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/predictors.html#sagemaker.predictor.Predictor) API と [https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/predictors.html#sagemaker.predictor.Predictor.predict](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/predictors.html#sagemaker.predictor.Predictor.predict) API を使用します。

次のコード例は、これらの API を使って推論用のイメージを送信する方法を示しています。

------
#### [ 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
<a name="neo-requests-sdk-py-tf"></a>

次のコード例は、SageMaker Python SDK API を使って推論用のイメージを送信する方法を示しています。

```
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)
```