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我已经在 sagemaker 上训练了一个模型并创建了端点。我正在尝试使用邮递员调用端点。但是在训练模型时甚至之后,我都没有为训练数据指定任何标题。我不知道如何在向 sagemaker 发送发布请求时创建有效负载

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这是调用快速入门指南中创建的 sagemaker 端点的示例。您可以使用text/csvapplication/json格式调用它:

在 Postman 中:您想要的网址是 POST https://runtime.sagemaker .{{region}}.amazonaws.com/endpoints/{{aws_model_name}}/invocations

在“授权”选项卡中,选择类型AWS Signature并输入您的AccessKeySecretKey(建议您为这些变量使用变量)和sagemaker服务名称的值。

在标题下添加:

Content-Typetext/csv

Acceptapplication/json

在正文中:粘贴在您的正文中,用逗号分隔(如果您遵循快速入门指南,您可以在笔记本中简单地运行print(valid_set[0][60:61])以获取示例向量。您需要将该值集转换为逗号分隔值

点击Send,你应该很高兴!

要发送 JSON 数据,请将 更改Content-Typeapplication/json,您会希望结构如下所示:

{
    "instances":[
        {
            "configuration": {},
            "features": [...]
        }
     ]
}
于 2018-04-17T21:25:51.053 回答
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创建端点后,您可以使用凭据和有效负载将其作为任何其他 RESTful 服务调用。

我猜,可能有两个地方可能会卡住。一种可能是,发送一个包含所有标题和所有内容的实际 PostMan 请求。较新版本的 Postman 将 AWS 签名作为授权类型之一。您可以使用它来调用服务。不需要其他空间标题。请注意,Postman 中仍有一个错误 ( issue-1663 ),仅在您是 AWS 联合帐户时才会影响。个人帐户不应受到此问题的影响。

或者,您可能会卡在实际的有效载荷上。当您调用 SageMaker 终端节点时,负载会按原样传递给模型。如果要在将输入提供给模型之前对其进行预处理,则必须实现 input_fn 方法并在实例化模型时指定该方法。

您还可以使用 AWS 开发工具包 boto3 调用 SageMaker 终端节点,如下所示

import boto3
runtime= boto3.client('runtime.sagemaker')

payload = getImageData()


result  = runtime.invoke_endpoint(
    EndpointName='my_endpoint_name',
    Body=payload,
    ContentType='image/jpeg'
)

希望这可以帮助。

于 2018-04-05T16:37:35.433 回答