Я пытаюсь загрузить свою модель ML в виде файла выбора из корзины S3 и затем загрузить ее для прогнозирования.
import boto3
import io
import pickle
REGION = 'us-east-1'
ACCESS_KEY_ID = ******
SECRET_ACCESS_KEY = ******
'BUCKET_NAME = 'aws-logs-914250087788-us-east-1'
KEY = input_name # file path in S3
s3c = boto3.client(
's3',
region_name = REGION,
aws_access_key_id = ACCESS_KEY_ID,
aws_secret_access_key = SECRET_ACCESS_KEY
)
rfModel=s3c.download_file(BUCKET_NAME, model1, 'RF_model.pckl')
#load model and predict
lm = open('RF_model.pckl', 'rb')
clf=pickle.loads(lm)
rf_pred=clf.predict(x)
np.savetxt(output_name1, rf_pred, delimiter=',', fmt='%s')
Но когда я запускаю свой код, возникает следующая ошибка:
TypeError: требуется байтоподобный объект, а не _io.BufferedReader.
Как я могу исправить эту ошибку?