Sagemaker端点可以支持嵌套数据吗？

Question

这已经困扰了我一段时间了，我可能正在“吠错树”。

我们目前使用Sagemaker以基本方式对某些产品的组件故障进行预测。通过训练模型并将“模型代码，制造日期，组件代码，失败类型”传递给端点，可以非常简单地完成此操作。

问题是某些产品在组件故障方面有发展趋势，并且通过上述测试不包括所涉及产品的历史性问题。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，因为其他产品具有相同的问题/趋势。

理想情况下，我们将嵌套JSON传递给端点，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",
     }
     ]
}

是否可以使用AWS Sagemaker还是必须使用替代产品？

谢谢。

Answer 1

是的。

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

例如，如果您使用MXNet作为深度学习框架，则可以提供自己的推理脚本并将其自定义为自己的用例，以处理输入/输出。有关更多信息，请参见以下详细说明：https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html#process-model-input

类似地，Tensorflow深度学习框架也有一个。