Flutter AWS SageMaker 运行时API调用插件aws_sagemaker_runtime_api的使用

Flutter AWS SageMaker 运行时API调用插件aws_sagemaker_runtime_api的使用

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Amazon SageMaker 运行时API。

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示例代码

import 'package:aws_sagemaker_runtime_api/runtime.sagemaker-2017-05-13.dart';

void main() {
  // 创建一个SageMakerRuntime实例，并指定区域
  final service = SageMakerRuntime(region: 'eu-west-1');
  
  // 这里可以添加更多的操作，例如调用预测API等
}

注意：您可以参考Dart API文档了解如何使用 SageMakerRuntime 类。

以下是完整的示例Demo，演示如何使用 aws_sagemaker_runtime_api 插件进行基本的API调用：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:aws_sagemaker_runtime_api/runtime.sagemaker-2017-05-13.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: Text('SageMaker Runtime API Example'),
        ),
        body: Center(
          child: ElevatedButton(
            onPressed: () {
              // 创建一个SageMakerRuntime实例，并指定区域
              final service = SageMakerRuntime(region: 'eu-west-1');

              // 调用预测API
              service.invokeEndpoint(
                endpointName: 'your-endpoint-name',
                body: Uint8List.fromList([/* your data here */]),
                contentType: 'application/json',
              ).then((response) {
                print('Response: ${response.bodyAsString}');
              }).catchError((error) {
                print('Error: $error');
              });
            },
            child: Text('Invoke SageMaker Endpoint'),
          ),
        ),
      ),
    );
  }
}

更多关于Flutter AWS SageMaker 运行时API调用插件aws_sagemaker_runtime_api的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

1 回复

更多关于Flutter AWS SageMaker 运行时API调用插件aws_sagemaker_runtime_api的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html


在Flutter中调用AWS SageMaker Runtime API，你可以使用aws_sagemaker_runtime_api插件。这个插件允许你与Amazon SageMaker Runtime API进行交互，以进行推理请求。以下是如何使用这个插件的基本步骤：

1. 安装依赖

首先，你需要在pubspec.yaml文件中添加aws_sagemaker_runtime_api插件的依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  aws_sagemaker_runtime_api: ^0.0.1  # 请使用最新版本

然后运行flutter pub get来安装依赖。

2. 配置AWS凭证

为了调用AWS服务，你需要配置AWS凭证。你可以在~/.aws/credentials文件中配置，或者通过环境变量来设置：

export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key_id
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_access_key
export AWS_REGION=your_region

3. 初始化SageMaker Runtime客户端

在Flutter应用中，你需要初始化SageMaker Runtime客户端：

import 'package:aws_sagemaker_runtime_api/sagemaker-runtime-2017-05-13.dart';

void main() {
  final sagemakerRuntime = SageMakerRuntime(
    region: 'your-region',
    credentials: AwsClientCredentials(
      accessKey: 'your-access-key',
      secretKey: 'your-secret-key',
    ),
  );

  // 调用推理API
  invokeEndpoint(sagemakerRuntime);
}

4. 调用推理API

你可以使用invokeEndpoint方法来调用SageMaker模型的推理API：

Future<void> invokeEndpoint(SageMakerRuntime sagemakerRuntime) async {
  try {
    final response = await sagemakerRuntime.invokeEndpoint(
      endpointName: 'your-endpoint-name',
      body: 'your-input-data', // 输入数据，通常是JSON格式
      contentType: 'application/json', // 内容类型
    );

    print('Response: ${response.body}');
  } catch (e) {
    print('Error invoking endpoint: $e');
  }
}

5. 处理响应

invokeEndpoint方法返回的响应包含模型推理的结果。你可以根据你的应用需求处理这个响应。

6. 错误处理

确保在调用API时处理可能的错误，例如网络问题、认证失败或模型推理失败。

完整示例

以下是一个完整的示例，展示了如何在Flutter应用中调用AWS SageMaker Runtime API：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:aws_sagemaker_runtime_api/sagemaker-runtime-2017-05-13.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: Text('SageMaker Runtime API Example'),
        ),
        body: Center(
          child: ElevatedButton(
            onPressed: () {
              final sagemakerRuntime = SageMakerRuntime(
                region: 'your-region',
                credentials: AwsClientCredentials(
                  accessKey: 'your-access-key',
                  secretKey: 'your-secret-key',
                ),
              );
              invokeEndpoint(sagemakerRuntime);
            },
            child: Text('Invoke SageMaker Endpoint'),
          ),
        ),
      ),
    );
  }
}

Future<void> invokeEndpoint(SageMakerRuntime sagemakerRuntime) async {
  try {
    final response = await sagemakerRuntime.invokeEndpoint(
      endpointName: 'your-endpoint-name',
      body: '{"input": "your-input-data"}', // 输入数据，通常是JSON格式
      contentType: 'application/json', // 内容类型
    );

    print('Response: ${response.body}');
  } catch (e) {
    print('Error invoking endpoint: $e');
  }
}
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