IJsonObject 型オブジェクト

Sagemaker の ML モデルを使用すると、応答オブジェクトは JSON 形式で返され、使用するモデルによって大きく異なる場合があります。 ユーザーは Studio の Newtonsoft の JSON ライブラリを活用して、Sagemaker からの JSON 応答を走査して操作する必要があります。 一部の ML モデルは、文字列としてアクセスできる単数形の値を持つ応答フィールドを返します。他には、ラベルと一致できる複数の確率の配列が含まれます。 以下に、その例を示します。

例 1

{ "probabilities": [ 0.994889379, 0.00511063961 ] }

Sagemaker の Get Inference ステップからの応答は、 IJSONObjectとして保存する必要があります。 このオブジェクトは、後続の手順で JObjectに変換できます。 これが完了したら、Newtonsoft で使用できる任意のメソッドを使用して、JSON データを解析して処理することができます。 Example 1を見ると、確率 0.994889379を取得するために newres.ToJObject("probabilities").ToList(0) を実行できます。

例 2

{
  "probabilities": [
    0.000404331338,
    0.000591270567,
    0.000552555488,
    0.000212208135,
    0.00052378932,
    ...
    0.990523789322
  ],
  "labels": [
    "background",
    "tench",
    "goldfish",
    "great white shark",
    "tiger shark",
    ...
    "tabby"
  ],
  "predicted_label": "tabby"
}

基になる ML モデルによっては、例 2 の predicted_label のように使用する 1 つの値が得られる場合があります。この場合、値 tabbyを取得する newres.ToJObject("predicted_label") を行うことができます。

Studio のその他のツール

Studio には、 ForEach なループや If や Then の条件を作成するステップが組み込まれています。 JObject クエリをこれらの手順と組み合わせることで、以下の例のように、より強力なワークフローを作成できます。

Newtonsoft JSON ライブラリ

Newtonsoft.Json ライブラリの JObject クラスは、JSON オブジェクトを表したものです。Studio Web で JSON データを操作したり操作したりできます。

JObject クラスの最も一般的に使用されるメソッドの一部を以下に示します。

1. Parse: このメソッドを使用して、JSON オブジェクトの文字列表現を JObject インスタンスに解析します。
2. ToString: このメソッドは、JSON オブジェクトの文字列表現を返します。
3. Add: このメソッドを使用して、JSON オブジェクトに新しいプロパティを追加します。
4. Remove: このメソッドを使用して、JSON オブジェクトからプロパティを削除します。
5. ContainsKey: このメソッドは、JSON オブジェクトに指定したキーを持つプロパティが含まれているかどうかを示す Boolean 値を返します。
6. GetValue: このメソッドは、指定したキーを持つプロパティの値を返します。
7. SetValue: このメソッドは、指定したキーでプロパティの値を設定します。
8. Count: このプロパティは、JSON オブジェクトのプロパティの数を返します。
9. Properties: このプロパティは、JSON オブジェクトのすべてのプロパティのコレクションを返します。
10. DeepClone: このメソッドでは、JSON オブジェクトのディープ コピーが作成されます。