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# Teste sua implantação
<a name="canvas-deploy-model-test"></a>

Você pode testar a implantação de um modelo invocando o endpoint ou fazendo solicitações únicas de previsão por meio do aplicativo Amazon SageMaker Canvas. Você pode usar essa funcionalidade para confirmar se seu endpoint responde às solicitações antes de invocá-lo programaticamente em um ambiente de produção.

## Teste a implantação de um modelo personalizado
<a name="canvas-deploy-model-test-custom"></a>

Você pode testar a implantação de um modelo personalizado acessando-a por meio da página **Operações** e fazendo uma única invocação, que retorna uma predição junto com a probabilidade de que a predição esteja correta.

**nota**  
A duração da execução é uma estimativa do tempo necessário para invocar e obter uma resposta do endpoint no Canvas. Para métricas detalhadas de latência, consulte Métricas de [invocação de endpoints do SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/monitoring-cloudwatch.html#cloudwatch-metrics-endpoint-invocation).

Para testar seu endpoint por meio da aplicação Canvas, faça o seguinte:

1. Abra o aplicativo SageMaker Canvas.

1. No painel de navegação à esquerda, escolha **Perfis**.

1. Escolha a guia **Grupos de implantação**.

1. Na lista de implantações, escolha aquela com o endpoint que você deseja invocar.

1. Na página de detalhes da implantação, escolha a guia **Testar a implantação**.

1. Na página de teste de implantação, você pode modificar os campos de **Valor** para especificar um novo ponto de dados. Para modelos de previsão de séries temporais, você especifica a **ID do item** para a qual deseja fazer uma previsão.

1. Depois de modificar os valores, escolha **Atualizar** para obter o resultado da predição.

A predição é carregada, junto com os campos de **resultado da invocação**, que indicam se a invocação foi bem-sucedida ou não e quanto tempo a solicitação levou para ser processada.

A captura de tela a seguir mostra uma predição realizada na aplicação Canvas na guia **Testar a implantação**.

![\[Captura de tela da aplicação Canvas mostrando uma predição de teste para um modelo implantado.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/canvas-test-deployments.png)


Para todos os tipos de modelo, exceto a predição numérica, a predição retorna os seguintes campos:
+  **predicted\$1label**: a saída prevista
+  **probabilidade**: a probabilidade de que o rótulo previsto esteja correto
+  **rótulos**: a lista de todos os rótulos possíveis
+  **probabilidades**: as probabilidades correspondentes a cada rótulo (a ordem dessa lista corresponde à ordem dos rótulos)

Para modelos de predição numérica, a predição contém apenas o campo de **pontuação**, que é a saída prevista do modelo, como o preço previsto de uma casa.

Para modelos de predição de séries temporais, a predição é um gráfico que mostra as predições por quantil. Você pode escolher a **Visualizar Esquema** para ver os valores numéricos previstos para cada quantil.

Você pode continuar fazendo predições únicas por meio da página de testes de implantação ou pode ver a seção a seguir [Invoque seu endpoint](canvas-deploy-model-invoke.md) para saber como invocar seu endpoint programaticamente a partir de aplicações.

## Teste a implantação de um modelo JumpStart básico
<a name="canvas-deploy-model-test-js"></a>

Você pode conversar com um modelo JumpStart básico implantado por meio do aplicativo Canvas para testar sua funcionalidade antes de invocá-lo por meio de código.

Para conversar com um modelo JumpStart básico implantado, faça o seguinte:

1. Abra o aplicativo SageMaker Canvas.

1. No painel de navegação à esquerda, escolha **Perfis**.

1. Escolha a guia **Grupos de implantação**.

1. Na lista de implantações, localize a que pretende invocar e selecione o ícone **Mais opções** (![\[More options icon for a model deployment.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png)).

1. No menu de contexto, escolha **Testar implantação**.

1. Um novo bate-papo **para gerar, extrair e resumir conteúdo** é aberto com o modelo JumpStart básico, e você pode começar a digitar instruções. Observe que as solicitações desse bate-papo são enviadas como solicitações ao seu endpoint do SageMaker AI Hosting.