コマンドオプションサンプル:aws sagemaker-runtime invoke-endpoint

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Amazon SageMakerhostingサービスを使用して実稼働環境にモデルをデプロイすると、クライアントアプリケーションはこのAPIを使用して、指定されたエンドポイントでホストされているモデルからの参照を取得します。 詳細は次のリンクを参照してください。 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cli/latest/reference/sagemaker-runtime/invoke-endpoint.html

aws sagemaker-runtime invoke-endpoint -endpoint-url VPC_Endpoint_ID.runtime.sagemaker.Region.vpce.amazonaws.com \
    AWS PrivateLink を使用した Amazon SageMaker で、セキュアな予測呼び出し | Amazon Web Services ブログ : http://aws.amazon.com/jp/blogs/news/secure-prediction-calls-in-amazon-sagemaker-with-aws-privatelink/
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \
    SageMaker Python SDKを使った画像分類 | Developers.IO : http://dev.classmethod.jp/machine-learning/sagemaker-python-sdk-image-clasiification/
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint -endpoint-url VPC_Endpoint_ID.runtime.sagemaker.Region.vpce.amazonaws.com \
    Step 4: Invoke the Endpoint to Get Inferences - Amazon SageMaker  : http://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/interface-vpc-endpoint.html
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint --endpoint-name DEMO-imageclassification-epc--2018-06-23-02-03-51 --body fileb://tub.jpg --content-type "application/x-image" output.json

    An error occurred (ValidationError) when calling the InvokeEndpoint 揃 Issue #293 揃 awslabs/amazon-sagemaker-examples 揃 GitHub : http://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/issues/293
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint \\\n--endpoint-name
    How to Make Predictions Against a SageMaker Endpoint Using TensorFlow Serving : http://medium.com/ml-bytes/how-to-make-predictions-against-a-sagemaker-endpoint-using-tensorflow-serving-8b423b9b316a
aws sagemaker-runtime invoke-endpoint --endpoint-name myendpoint --body
    amazon web services - Aws Sagemaker invoke-endpoint call and csv - Stack Overflow : http://stackoverflow.com/a/51201634

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