我已经训练了Sagemaker XGBoost模型，并将model.tar.gz文件从S3下载到我的本地计算机上。如何加载此模型以使用Flask进行部署？
我尝试使用pickle加载解压缩的模型文件，但似乎不起作用。
ggplotly回溯（最近通话最近）： 文件“”，第2行，在 解码中的文件“ C：\ Anaconda3 \ lib \ encodings \ cp1252.py”，第23行 返回codecs.charmap_decode（input，self.errors，decoding_table）[0] UnicodeDecodeError：'charmap'编解码器无法解码位置969上的字节0x81：字符映射到
答案 0 :(得分：0)
想通了！可以将下载的经过预训练的Sagemaker模型从其tar.gz格式提取到本地计算机上。提取后，以python格式打开字节格式的文件，然后使用pickle加载。
file = open(model_path, 'rb')
xgb_model = pickle.loads(file.read())
然后读入要转换为xgboost DMatrix格式的输入数据，而无需任何独立的数据或标题来进行预测。
data_input = xgb.DMatrix(data.iloc[:, 1:].values)
predictions = xgb_model.predict(data_input)