接入点id（ep-开头）是绕过模型版本管理的稳定访问入口，用于灰度发布等场景；调用时须用v4签名、传入正确payload，失败常见原因包括id混淆、签名头缺失或服务未运行。
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在火山引擎机器学习平台中，使用接入点ID调用自定义推理服务可绕过模型版本管理，直接绑定部署实例，适用于灰度发布、AB测试或快速切换后端模型的场景。接入点ID本质是独立于模型生命周期的稳定访问入口，调用时若错误传入模型ID将返回404，必须严格区分二者。
确认接入点ID并获取认证凭证
登录火山引擎控制台→进入「机器学习平台」→左侧导航栏点击「在线服务」→「接入点管理」，找到目标服务，复制「接入点ID」（格式类似 ep-xxxxxxxxxxxxxx）；同时在页面右上角点击头像→「API密钥管理」→创建新密钥，保存好 AccessKeyId 和 SecretAccessKey。
注意：接入点ID以 【ep-】开头，模型ID以 【mdl-】开头，二者不可混用，传错将直接拒绝请求且不提示具体原因。
构造签名请求头（V4签名）
方法一：使用火山引擎官方 Python SDK（推荐）
安装 sdk：pip install volcengine；初始化客户端时指定 service='ml'、region='cn-north-1'，调用 invoke_endpoint 方法，传入 【接入点ID作为 endpoint_id 参数】，payload 为标准 JSON 格式输入数据。
方法二：手动构造 HTTP 请求
请求地址为 https://ml.cn-north-1.volces.com/api/v1/endpoints/{endpoint_id}/invoke；HTTP 方法为 POST；Content-Type 必须设为 application/json；Authorization 头需按 VolcEngine V4 签名规范生成，其中 SignedHeaders 必须包含 host、x-content-sha256、x-date，缺一不可，否则返回 403。
发送推理请求并解析响应
第一步：准备请求体
构造 JSON payload，例如图像分类任务需包含 base64 编码的图片字段，文本任务需提供 input 字段，字段名与您部署时设置的 model signature 严格一致；若 signature 定义了 multiple inputs，payload 中必须包含全部字段，少一个会导致 400 错误。
第二步：发起调用
使用 curl 命令示例（请替换 {endpoint_id}、{access_key}、{signature_headers}）：
curl -X POST "https://ml.cn-north-1.volces.com/api/v1/endpoints/{endpoint_id}/invoke" \
-H "Authorization: VOLCv1 Credential={access_key}/20240515/cn-north-1/ml/request, SignedHeaders=host;x-content-sha256;x-date, Signature={signature}" \
-H "x-date: $(date -u +'%Y%m%dT%H%M%SZ')" \
-H "x-content-sha256: $(echo '{"input":"hello"}' | sha256sum | cut -d' ' -f1)" \
-d '{"input":"hello"}'
第三步：检查响应
成功响应状态码为 200，body 为标准 JSON，含 output 字段；若返回 503，说明接入点未处于「运行中」状态，需前往控制台检查部署状态；若返回 429，表示当前并发超限，需调整接入点配置或增加副本数。
