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# Formati di dati di inferenza di IP Insights
Di seguito sono riportati i formati di input e output disponibili per l'algoritmo IP Insights. Gli algoritmi integrati di Amazon SageMaker AI aderiscono al formato di inferenza di input comune descritto in. [Formati di dati comuni per l’inferenza](cdf-inference.md) Tuttavia, l'algoritmo SageMaker AI IP Insights attualmente non supporta il formato RecOrdio.
## Formati della richiesta di input IP Insights
### INPUT: formato CSV
Il file CSV deve avere due colonne. La prima colonna è una stringa opaca che corrisponde a un identificatore unico di entità. La seconda colonna è l' IPv4 indirizzo dell'evento di accesso dell'entità in notazione decimale.
content-type: text/csv
```
entity_id_1, 192.168.1.2
entity_id_2, 10.10.1.2
```
### INPUT: formato JSON
I dati JSON possono essere forniti in formati diversi. IP Insights segue i formati di intelligenza artificiale più comuni. SageMaker Per ulteriori informazioni sui formati di inferenza, consulta [Formati di dati comuni per l’inferenza](cdf-inference.md).
content-type: application/json
```
{
"instances": [
{"data": {"features": {"values": ["entity_id_1", "192.168.1.2"]}}},
{"features": ["entity_id_2", "10.10.1.2"]}
]
}
```
### INPUT: formato JSONLINES
Il tipo di contenuto JSON Lines è utile per l'esecuzione di processi di trasformazione in batch. Per ulteriori informazioni sui formati di inferenza SageMaker AI, consulta[Formati di dati comuni per l’inferenza](cdf-inference.md). Per ulteriori informazioni sull'esecuzione dei processi di trasformazione in batch, consulta [Trasformazione in batch per l'inferenza con Amazon SageMaker AI](batch-transform.md).
content-type: application/jsonlines
```
{"data": {"features": {"values": ["entity_id_1", "192.168.1.2"]}}},
{"features": ["entity_id_2", "10.10.1.2"]}]
```
## Formati della risposta di output IP Insights
### OUTPUT: formato della risposta JSON
L'output predefinito dell'algoritmo SageMaker AI IP Insights è quello `dot_product` tra l'entità di input e l'indirizzo IP. Il dot\$1product indica il livello di compatibilità considerato dal modello per l'entità e l'indirizzo IP. Il `dot_product` è illimitato. Per fare previsioni sulle anomalie di un evento, è necessario impostare una soglia in base alla distribuzione definita. Per informazioni su come utilizzare l'algoritmo AIIP Insights `dot_product` per il rilevamento delle anomalie, consulta [An Introduction to the SageMaker AIIP Insights](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/ipinsights_login/ipinsights-tutorial.html) Algorithm.
accept: application/json
```
{
"predictions": [
{"dot_product": 0.0},
{"dot_product": 2.0}
]
}
```
Gli utenti esperti possono accedere all'entità acquisita e agli incorporamenti IP del modello fornendo il parametro del tipo di contenuto aggiuntivo `verbose=True` all'intestazione Accept. Puoi utilizzare `entity_embedding` e `ip_embedding` per il debug, la visualizzazione e la comprensione del modello. Inoltre, puoi usare questi incorporamenti in altre tecniche di Machine Learning, come la classificazione o il clustering.
accept: application/json;verbose=True
```
{
"predictions": [
{
"dot_product": 0.0,
"entity_embedding": [1.0, 0.0, 0.0],
"ip_embedding": [0.0, 1.0, 0.0]
},
{
"dot_product": 2.0,
"entity_embedding": [1.0, 0.0, 1.0],
"ip_embedding": [1.0, 0.0, 1.0]
}
]
}
```
### OUTPUT: formato della risposta JSONLINES
accettare: application/jsonlines
```
{"dot_product": 0.0}
{"dot_product": 2.0}
```
accept: application/jsonlines; verbose=True
```
{"dot_product": 0.0, "entity_embedding": [1.0, 0.0, 0.0], "ip_embedding": [0.0, 1.0, 0.0]}
{"dot_product": 2.0, "entity_embedding": [1.0, 0.0, 1.0], "ip_embedding": [1.0, 0.0, 1.0]}
```