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# Intégrations de l'encodeur pour Object2Vec
<a name="object2vec-encoder-embeddings"></a>

La page suivante répertorie les formats de demande d'entrée et de réponse de sortie permettant d'obtenir l'inférence d'intégration d'un encodeur à partir du modèle Amazon SageMaker AI Object2Vec.

## Optimisation du GPU : intégrations de l'encodeur
<a name="object2vec-inference-gpu-optimize-encoder-embeddings"></a>

Une intégration est un mappage d'objets discrets, tels que des mots, sur des vecteurs de nombres réels.

La mémoire GPU étant faible, la variable d'environnement `INFERENCE_PREFERRED_MODE` peut être spécifiée pour déterminer si les [Format de données pour l'inférence d'Object2Vec](object2vec-inference-formats.md) ou le réseau d'inférence d'intégration de l'encodeur doit être chargé dans le GPU. Si la majeure partie de votre inférence est destinée aux intégrations de l'encodeur, spécifiez `INFERENCE_PREFERRED_MODE=embedding`. Voici un exemple Batch Transform d'utilisation de 4 instances p3.2xlarge optimisé pour l'inférence d'intégration de l'encodeur :

```
transformer = o2v.transformer(instance_count=4,
                              instance_type="ml.p2.xlarge",
                              max_concurrent_transforms=2,
                              max_payload=1,  # 1MB
                              strategy='MultiRecord',
                              env={'INFERENCE_PREFERRED_MODE': 'embedding'},  # only useful with GPU
                              output_path=output_s3_path)
```

## Entrée : intégrations de l'encodeur
<a name="object2vec-in-encoder-embeddings-data"></a>

Content-type: application/json ; FWD-LENGTH infer\_max\_seqlens=< >, < > BCK-LENGTH

Où < FWD-LENGTH > et < BCK-LENGTH > sont des nombres entiers compris dans la plage [1 5000] et définissent les longueurs de séquence maximales pour les encodeurs avant et arrière.

```
{
  "instances" : [
    {"in0": [6, 17, 606, 19, 53, 67, 52, 12, 5, 10, 15, 10178, 7, 33, 652, 80, 15, 69, 821, 4]},
    {"in0": [22, 1016, 32, 13, 25, 11, 5, 64, 573, 45, 5, 80, 15, 67, 21, 7, 9, 107, 4]},
    {"in0": [774, 14, 21, 206]}
  ]
}
```

Content-type: application/jsonlines ; FWD-LENGTH infer\_max\_seqlens=< >, < > BCK-LENGTH

Où < FWD-LENGTH > et < BCK-LENGTH > sont des nombres entiers compris dans la plage [1 5000] et définissent les longueurs de séquence maximales pour les encodeurs avant et arrière.

```
{"in0": [6, 17, 606, 19, 53, 67, 52, 12, 5, 10, 15, 10178, 7, 33, 652, 80, 15, 69, 821, 4]}
{"in0": [22, 1016, 32, 13, 25, 11, 5, 64, 573, 45, 5, 80, 15, 67, 21, 7, 9, 107, 4]}
{"in0": [774, 14, 21, 206]}
```

Dans ces deux formats, vous spécifiez un seul type d'entrée, `“in0”` ou `“in1.”` Le service d'inférence appelle alors l'encodeur correspondant et génère les intégrations de chacune des instances. 

## Sortie : intégrations de l'encodeur
<a name="object2vec-out-encoder-embeddings-data"></a>

Content-type: application/json

```
{
  "predictions": [
    {"embeddings":[0.057368703186511,0.030703511089086,0.099890425801277,0.063688032329082,0.026327300816774,0.003637571120634,0.021305780857801,0.004316598642617,0.0,0.003397724591195,0.0,0.000378780066967,0.0,0.0,0.0,0.007419463712722]},
    {"embeddings":[0.150190666317939,0.05145975202322,0.098204270005226,0.064249359071254,0.056249320507049,0.01513972133398,0.047553978860378,0.0,0.0,0.011533712036907,0.011472506448626,0.010696629062294,0.0,0.0,0.0,0.008508535102009]}
  ]
}
```

Content-type: application/jsonlines

```
{"embeddings":[0.057368703186511,0.030703511089086,0.099890425801277,0.063688032329082,0.026327300816774,0.003637571120634,0.021305780857801,0.004316598642617,0.0,0.003397724591195,0.0,0.000378780066967,0.0,0.0,0.0,0.007419463712722]}
{"embeddings":[0.150190666317939,0.05145975202322,0.098204270005226,0.064249359071254,0.056249320507049,0.01513972133398,0.047553978860378,0.0,0.0,0.011533712036907,0.011472506448626,0.010696629062294,0.0,0.0,0.0,0.008508535102009]}
```

La longueur du vecteur de la sortie des intégrations par le service d'inférence est égale à la valeur de l'un des hyperparamètres, que vous spécifiez au moment de l'entraînement : `enc0_token_embedding_dim`, `enc1_token_embedding_dim` ou `enc_dim`.