如何将Numpy数组传递给sagemaker端点？

Question

我想通过测试数据集进行推断，然后将其转换为nd数组并将其传递给sagemaker端点。当我尝试直接使用端点时，它会起作用：

test_data_array = test_data.drop('default', axis=1).values    #load the data into an array
xgb_predictor.content_type = 'text/csv'                       # set the data type for an inference
xgb_predictor.serializer = csv_serializer                     # set the serializer type
predictions = xgb_predictor.predict(test_data_array).decode('utf-8')      # predict!
predictions_array = np.fromstring(predictions[1:], sep=',')

执行此操作并使用我的端点（xgb_predictor），它可以工作，但是当我尝试使用“ runtime.invoke_endpoint”的lamba函数来使用它时，它给了我错误。我还尝试了此链接中发布的解决方案：How to send numpy array to sagemaker endpoint using lambda function-但收到错误- ModelError：：调用InvokeEndpoint操作时发生错误（ModelError）：从以下位置收到客户端错误（415）带有消息“ application / json的模型不被接受的ContentType：csv，libsvm，镶木地板，recordio-protobuf，text / csv，text / libsvm，text / x-libsvm，application / x-parquet，application / x-recordio-protobuf 。”

在这种情况下，请遵循常规方法：

test_data_array = test_trial.drop('default', axis=1).values

response = runtime.invoke_endpoint(EndpointName = 'sagemaker-xgboost-',
                                   ContentType = 'text/csv',
                                   Body = ','.join([str(val) for val in test_data_array]).encode('utf-8')) # The actual review

我收到此错误： ModelError：：调用InvokeEndpoint操作时发生错误（ModelError）：从模型接收到客户端错误（415），并显示消息“加载csv数据失败，异常，请确保数据格式为csv： 设置具有序列的数组元素。”

在这里提供任何帮助。