SageMaker：使用预先训练的模型转换端点输出

Question

我有一个经过预训练的XgBoost模型用于多标签分类，我可以使用sagemaker客户端的create_model，create_endpoint_configuration和create_endpoint函数将其部署为端点。调用它时，将返回每个标签的概率列表。

现在，我想将端点输出从概率列表转换为表示这些概率的实际标签。

我知道我可以使用XGBoost估计器和entry_point来编写自己的output_fn。但是我仍然想使用sagemaker客户端功能，因为它们为我们的CI / CD管道提供了更多控制。

如何在已经使用的sagemaker客户端功能中使用entry_point（或类似功能）？

Answer 1

您可以构建自己的xgboost图像来运行模型。我的意思是您更新代码，构建映像并推送到ECR，然后将其用作Sagemaker映像

这是AWS构建xgboost图像的方式。 https://github.com/aws/sagemaker-xgboost-container

一些有用的链接： https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/container https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/your-algorithms-inference-code.html https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/your-algorithms-training-algo.html