调用 sagemaker 端点时如何构造“text/csv”有效负载答案

【问题标题】：How to construct a "text/csv" payload when invoking a sagemaker endpoint调用 sagemaker 端点时如何构造“text/csv”有效负载
【发布时间】：2021-09-05 17:33:23
【问题描述】：

我的训练数据看起来像

df = pd.DataFrame({'A' : [2, 5], 'B' : [1, 7]})

我在 AWS Sagemaker 中训练了一个模型，并将该模型部署在一个端点后面。端点接受负载为“text/csv”。

要使用 boto3 调用端点，您可以这样做：

import boto3
client = boto3.client('sagemaker-runtime')
response = client.invoke_endpoint(
    EndpointName="my-sagemaker-endpoint-name",
    Body= my_payload_as_csv,
    ContentType = 'text/csv')

如何从我的数据帧构造有效负载“my_payload_as_csv”以正确调用 Sagemaker 端点？

【问题讨论】：

标签： pandas amazon-web-services boto3 amazon-sagemaker

【解决方案1】：

如果您从数据框示例开始

df = pd.DataFrame({'A' : [2, 5], 'B' : [1, 7]})

你来一趟

df_1_record = df[:1]

并将df_1_record 转换为这样的 csv：

import io
from io import StringIO
csv_file = io.StringIO()
# by default sagemaker expects comma seperated
df_1_record.to_csv(csv_file, sep=",", header=False, index=False)
my_payload_as_csv = csv_file.getvalue()

my_payload_as_csv 看起来像

'2,1\n'

然后您可以调用 sagemaker 端点

import boto3
client = boto3.client('sagemaker-runtime')
response = client.invoke_endpoint(
    EndpointName="my-sagemaker-endpoint-name",
    Body= my_payload_as_csv,
    ContentType = 'text/csv')

【讨论】：

我遇到了一个没有使用区域的错误，所以我使用了：client=boto3.client('sagemaker-runtime',region_name='us-east-1')

【解决方案2】：

@VincentCleas 的回答很好。但是，如果您想在不安装 pandas 的情况下构建 csv-payload，请执行以下操作：

import boto3

csv_buffer = open('<file-name>.csv')
my_payload_as_csv = csv_buffer.read()

client = boto3.client('sagemaker-runtime')
response = client.invoke_endpoint(
    EndpointName="my-sagemaker-endpoint-name",
    Body= my_payload_as_csv,
    ContentType = 'text/csv')

【讨论】：