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正在做一个网站上的消费者行为分析项目，并实时预测用户的恶意活动。正在收集用户每次点击的点击数据。

我正在使用多种 AWS 服务，例如 kinesis stream、Lambda 和 sagemaker。我创建了一个自动编码器模型并将其部署为 sagemaker 端点，当它通过 Kinesis 流从网站接收新的点击数据时，将使用 lambda 调用该端点。

由于 sagemaker 端点包含唯一的模型，但 lambda 函数接收的点击数据是带有 URL、文本和日期的原始数据。如何将原始数据传递到所需的预处理步骤并以所需格式将处理后的数据发送到 sagemaker 端点？

原始数据示例：-

{'URL'：'www.amazon.com.au/ref=nav_logo'，'文本'：'主页'，'信息'：'计算机'}

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您可以使用 Sagemaker 推理管道。您需要创建包含预处理步骤的预处理脚本，并创建一个包含 Preprocess 和模型的 Pipeline。将管道部署到端点以进行实时推理。

参考： https ://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/preprocess-input-data-before-making-predictions-using-amazon-sagemaker-inference-pipelines-and-scikit-learn/

https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/master/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_inference_pipeline/Inference%20Pipeline%20with%20Scikit-learn%20and%20Linear%20Learner.ipynb

于 2021-06-21T05:42:31.543 回答