Sagemaker

import boto3 import json # SageMaker 런타임과 엔드포인트 이름 설정 runtime = boto3.Session().client('sagemaker-runtime') endpoint_name = '<your-endpoint-name>' # 분류할 입력 텍스트를 정의합니다 input_text = "안녕하세요. 반갑습니다." # 입력 텍스트를 JSON 형식으로 변환합니다 payload = json.dumps({'text': input_text}) # 엔드포인트를 호출하여 예측 결과를 생성합니다 response = runtime.invoke_endpoint(EndpointName=endpoint_name, ContentType='application/json', Body=payload) # 응답에서 예측된 클래스와 신뢰도 점수를 추출합니다 result = json.loads(response['Body'].read().decode()) predicted_class = result['class'] confidence = result['confidence'] # 예측된 클래스와 신뢰도 점수를 출력합니다 print(f"예측된 클래스: {predicted_class}") print(f"신뢰도 점수: {confidence}")