Как вызвать конечную точку Sagemaker xgboost из приложения? - PullRequest
Новая
       28

Как вызвать конечную точку Sagemaker xgboost из приложения?

0 голосов
/ 12 января 2019

Я создал веб-приложение для чаши, которое размещается в корзине s3 и вызывает конечную точку xgboost. Я продолжаю получать сообщение об ошибке при вызове модели через веб-приложение. Когда я посмотрел файлы журнала Lambda, я обнаружил, что мой ввод неправильно декодируется. input_text = app.current_request.raw_body.decode() Какой будет правильный код для декодирования ввода из двоичного файла, чтобы я мог передать обычную строку в мою конечную точку?

Вот ошибка:

botocore.errorfactory.ModelError: Произошла ошибка (ModelError) при вызове операции InvokeEndpoint: клиентская ошибка (415) из модели с сообщением «не удалось преобразовать строку в число с плавающей точкой: user_input = 1%».

Вот мой файл index.html: 

<html>
<head></head>
<body>
<form method="post" action="<chalice_deployed_http>">

<input type="text" name="user_input"><br>

<input type="submit" value="Submit">
</form>
</body>
</html>

Вот мой файл app.py: 

try:
    from StringIO import StringIO
except ImportError:
    from io import StringIO

from io import BytesIO
import csv
import sys, os, base64, datetime, hashlib, hmac
from chalice import Chalice, NotFoundError, BadRequestError
import boto3


app = Chalice(app_name='<name_of_chalice_app>')
app.debug = True

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

@app.route('/', methods=['POST'], content_types=['application/x-www-form-urlencoded'])
def handle_data():
    input_text = app.current_request.raw_body.decode()

    res = sagemaker.invoke_endpoint(
                    EndpointName='<endpoint_name>',
                    Body=input_text,
                    ContentType='text/csv',
                    Accept='Accept'
                )
    return res['Body'].read().decode()[0]

Я должен быть в состоянии передать строку вроде этой:

1,4,26,0.076923077,2,3,1,0.611940299,0.7818181820000001,0.40376569,0.571611506,0.12,12,1,0.0,2,1.0,1,2,6,3,1,1, 1,1,1,3,1,0.000666667,1,1,2,2, -1.0,0.490196078, -1.0,0.633928571,6.0,145,2,2,1,3,2,2,1,3, 2,3,3, -1.0,1,3,1,1,2,1,2,3,1,3,3,1,3,2,3, -1.0,3,3,1,2, 2,1,3,3,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,3,0.3497921158934803,0'

и получите вывод, подобный этому:

5 '

Когда я запускаю его в ноутбуке Jupyter, он работает.

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 18 января 2019

В этой записи блога показано, как вызвать конечную точку SageMaker из приложения Chalice. Он использует встроенный алгоритм классификации изображений, но у вас не должно возникнуть проблем с его адаптацией к XGBoost.

https://medium.com/@julsimon/using-chalice-to-serve-sagemaker-predictions-a2015c02b033

0 голосов
/ 16 января 2019

Это сработало: 

    input_text = app.current_request.raw_body
    d = parse_qs(input_text)
    lst = d[b'user_input'][0].decode()
    res = sagemaker.invoke_endpoint(
                    EndpointName='<name-of-SageMaker-Endpoint>',
                    Body=lst,
                    ContentType='text/csv',
                    Accept='Accept'
                )
...