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json - Sagemaker 端点能否支持嵌套数据？

问题描述

这让我困惑了一段时间，我可能是在“找错树了”。

我们目前使用 Sagemaker 以基本的方式对某些产品的组件故障进行预测。这可以通过训练模型并将“modelcode、manufacturer_date、component_code、failure_type”传递给端点来相当简单地完成。

问题是某些产品具有组件故障的趋势，并且通过上述不包括相关产品的历史问题。例如，该产品可能有 2 个组件故障，我们预计会导致第 3 个组件故障，因为其他产品也有相同的问题/趋势。

理想情况下，我们会将嵌套的 JSON 传递到端点，如下所示：

{
    "modelcode": "XX001",
    "manufacturedate": "2008.10.08",
    "component_failures":[
     {
           "component_code":"CC001",
           "failure_type":"shattered",
           "failure_date":"2010.01.01",
     }
     {
           "component_code":"CC012",
           "failure_type":"cracked",
           "failure_date":"2012.12.19",
     }
     ]
}

这是否可以使用 AWS Sagemaker 或者我必须使用替代产品？

谢谢。

标签： jsonamazon-sagemaker

解决方案

对的，这是可能的。

Sagemaker 非常灵活，您可以自定义自己的推理代码来处理不同类型的输入。

例如，如果您使用 MXNet 作为您的深度学习框架，您可以提供自己的推理脚本，并根据您自己的用例自定义它来处理输入/输出。有关更多信息，您可以在此处找到详细说明：https ://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html#process-model-input

同样，Tensorflow 深度学习框架也有一个。

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