Отправить синхронный HTTP-запрос к развернутой модели
После разворачивания образа можно отправлять синхронные запросы на хост.
Синхронные позволяют последовательно обрабатывать запросы к модели. Применяются, если требуется получить ответ для одиночного запроса, который обрабатывается меньше минуты. В других случаях воспользуйтесь асинхронным запросом.
REST API сервиса использует протокол HTTP для отправки данных и ответы в формате JSON. HTTP-запросы можно отправить из консоли с помощью инструмента командной строки curl. Для проверки корректности запросов с клиента на сервис и получения ответа от бэкенда рекомендуется использовать набор инструментов Postman.
Стандартный HTTP-запрос состоит из следующих частей:
Конечная точка. URL, который клиент использует для связи с сервисом.
Метод HTTP. Он сообщает сервису, какое действие хочет выполнить клиент. В примере ниже метод POST используется для создания ресурса на сервисе. Если ресурс существует, он переопределяется.
Заголовок (header). Используется для передачи дополнительной информации между сервисом и клиентом.
Тело. Данные, которые отправляются на сервис.
Отправить синхронный запрос, используя ключ
Ключи для получения предсказаний от развернутого деплоя позволяют отправлять запросы к нему, минуя этап аутентификации. Создание ключа осуществляется по кнопке
в карточке деплоя.
Создаваемый ключ является уникальным.
Для ключей можно создать описание, нажав на значок плюса в столбце Описание.

Для отправки запроса к деплою по ключу:
Нажмите
.Задайте описание ключа (например,
тестовый ключ для проверки функции
).Нажмите cURL, чтобы скопировать запрос.
В результате копирования получится запрос, имеющий следующий вид:
Пример скопированного запросаcurl 'https://mlspace.aicloud.sbercloud.ru/deployments/dgx2-inf/kfserving-1629374788/v1/models/kfserving-1629374788:predict' \ -H 'content-type: application/json' \ -H 'x-workspace-id: ee8cd85f-1886-4bbe-a2db-12ce69206a26' \ --data-raw '{"key": "value"}'
Пример Python-запросаimport requests BASE_URL = "https://mlspace.aicloud.sbercloud.ru/deployments/dgx2-inf/kfserving-1629374788/v1/models/kfserving-1629374788:predict" results = requests.post( BASE_URL, json={"key": "value"}, headers={ "x-workspace-id": "ee8cd85f-1886-4bbe-a2db-12ce69206a26", "content-type":"application/json", "x-api-key":"116708e901aa481a9c9d4200357ed31d" } )
Отправьте запрос.
После отправки запроса счетчик в поле Предсказания увеличится на единицу.
Удаление ключа
Для удаления ключа:
Выберите ключ, который необходимо удалить, отметив чекбокс.
Нажмите на иконку
в соответствующей строке списка.
В появившемся диалоговом окне подтвердите действие нажатием на Подтвердить.