Question

我已经通过sagemaker实现了机器学习算法。

我已经为.net安装了SDK，并尝试执行以下代码。

$convert_this

通过执行此操作，我收到验证错误为“Uri sagemakerEndPointURI = new Uri("https://runtime.sagemaker.us-east-2.amazonaws.com/endpoints/MyEndpointName/invocations"); Amazon.SageMakerRuntime.Model.InvokeEndpointRequest request = new Amazon.SageMakerRuntime.Model.InvokeEndpointRequest(); request.EndpointName = "MyEndpointName"; AmazonSageMakerRuntimeClient aawsClient = new AmazonSageMakerRuntimeClient(myAwsAccessKey,myAwsSecreteKey); Amazon.SageMakerRuntime.Model.InvokeEndpointResponse resposnse= aawsClient.InvokeEndpoint(request);”

任何人都可以指导我如何以及需要传递多少输入数据来调用给定的API？

修改

此外，我尝试通过provinding body参数，其中包含由'.gz'或'.pkl'文件编写的MemoryStream，并且它给出了错误：“错误解组来自AWS的响应，HTTP内容长度超过5246976字节“。

编辑1/23/2018

此外，我提出了错误消息

错误 - 模型服务器 - 'TypeError'对象没有属性'message'

由于

Answer 1

据我所知，您的请求缺少Body属性，如Guy和ContentType所示，它必须引用您传递给Amazon SageMaker的输入数据类型（请参阅下面的代码;我的输入CSV文件包含一个例子。）

byte[] content = File.ReadAllBytes("input.csv");
Amazon.SageMakerRuntime.Model.InvokeEndpointRequest request = new Amazon.SageMakerRuntime.Model.InvokeEndpointRequest();
request.EndpointName = "linear-learner-xxxxxxxx-xxxx";
request.ContentType = "text/csv";
request.Body = new MemoryStream(content);

AmazonSageMakerRuntimeClient awsClient = new AmazonSageMakerRuntimeClient(accessKey, secretKey);
Amazon.SageMakerRuntime.Model.InvokeEndpointResponse response = awsClient.InvokeEndpoint(request);

string predictions = Encoding.UTF8.GetString(response.Body.ToArray());

关于5246976字节限制，即在单个请求的上下文中API达到允许的最大响应主体长度。避免这种情况的一种方法是执行多个调用，而不是传递大批量的项目进行预测。

如果您使用的是Amazon SageMaker内置算法，则可以在以下地址检查输入和输出的允许数据格式：

https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/common-info-all-im-models.html

Answer 2

后来通过Encoding.ASCII.GetBytes解决了它，如下面的代码所示。

 byte[] bytes = System.IO.File.ReadAllBytes(@"EXCEL_FILE_PATH");
    string listA = "";
    while (!reader.EndOfStream)
        {
            var line = reader.ReadLine();
            listA = listA + line + "\n";
        }
    byte[] bytes = Encoding.ASCII.GetBytes(listA);
    request.Body = new MemoryStream(bytes);
    InvokeEndpointResponse response = sagemakerRunTimeClient.InvokeEndpoint(request);
    string predictions = Encoding.UTF8.GetString(response.Body.ToArray());

如何在C＃中调用Sagemaker培训模型端点API

2 个答案: