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我在 AWS-Sagemaker 上训练了 xgboost 模型并创建了一个端点。现在我想使用 AWS Lambda 和 AWS API 调用终端节点。我创建了一个 lambda 函数,并为我的 xgboost 模型添加了下面提到的代码。当我尝试测试它时,该函数抛出 ParamValidation 错误。这是我的代码
import json
import os
import csv
import io
import boto3
endpointname =os.environ['endpointname'] #name of the endpoint I created in sagemaker
runtime = boto3.client('runtime.sagemaker')
def lambda_handler(event, context):
print("Recieved Event: "+json.dumps(event,indent=2))
data=json.loads(json.dumps(event))
print(data)
response = runtime.invoke_endpoint(EndpointName=endpointname,ContentType='text/csv',Body=data)
print(response)
result = json.loads(response['Body'].read().decode())
print(int(float(result))) #sagemaker xgb returns bytes type for the test case
我创建的测试事件是dict类型。该函数抛出 Invalid type for parameter Body, value: {'Time':'7'}, type: <class 'dict'>, valid types: <class 'bytes'>, <class 'bytearray'>, file-like object
这意味着我应该将 byte 或 bytearray 而不是 dict 类型传递到我的事件中。但是当我读到这个AWS Lambda doc它说我的事件类型只能是 dict、int、list、float、str 或 None 类型。我按照this中提到的步骤进行操作aws doc 创建我的 lambda 函数。有人可以解释一下为什么我的代码会抛出上述错误吗?
最佳答案
data=json.loads(json.dumps(event))
是一个冗余操作。 data=event
将返回 True
。我们为测试用例提供的事件是 dict 类型。它有一个键值对。键可以是任何内容,值应该是由逗号分隔的所有预测变量的单个字符串。为了预测输出,我们需要测试用例的值。因此,例如声明 payload=data['key']
,然后更改 response
内的 Body=payload
。然后就可以工作了。
关于python - 无法使用 AWS-Lambda 调用在 sagemaker 中创建的 XG-Boost 端点,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58879596/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!