我正在设置一个 lambda 函数，该函数使用随机剪切森林算法执行 SageMaker 推理。我在 jupyter 笔记本中成功运行了 python RCF 示例，但我更喜欢用 Java 编写 lambda，并且希望在此过程中不使用 s3 存储桶。我知道如果我的 lambda 使用 python，那么我将能够传入我的数据，将其转换为 pandas 数据帧，然后运行 rcf_inference.predict(data) 来获取结果。但对于 Java，这似乎是不可能的。
我能够使用以下 Java 代码进行批量转换作业，但在检查了 java aws-sdk 文档后，看起来我的 TransformDataSource 必须 有一个 S3DataSource，而不是任何其他类型的来源。这很不幸，因为我的 lambda 内存中已经包含了我需要的数据，因此无需向 s3 存储桶上传/下载。
String bucket = "test-bucket441";
String prefix = "sagemaker/rcf-benchmarks";
String trainedModel = "randomcutforest-2019-06-28-13-43-00-925";
AmazonSageMaker sm = AmazonSageMakerClientBuilder.standard().build();
TransformS3DataSource s3Source = new TransformS3DataSource()
.withS3DataType("S3Prefix")
.withS3Uri("s3://" + bucket + "/" + prefix);
TransformDataSource dataSource = new TransformDataSource()
.withS3DataSource(s3Source);
TransformInput input = new TransformInput()
.withContentType("text/csv")
.withDataSource(dataSource);
TransformOutput output = new TransformOutput()
.withS3OutputPath("s3://" + bucket + "/" + prefix + "/output")
.withAssembleWith("Line");
TransformResources resources = new TransformResources()
.withInstanceType("ml.m4.xlarge")
.withInstanceCount(1);
CreateTransformJobRequest jobRequest = new CreateTransformJobRequest()
.withTransformJobName("test-job")
.withModelName(trainedModel)
.withTransformInput(input)
.withTransformOutput(output)
.withTransformResources(resources);
sm.createTransformJob(jobRequest);
有人知道如何在不使用 s3 存储桶的情况下创建 CreateTranformJobRequest 吗？
最佳答案
您的 Python 代码使用 SageMaker HTTPS 终端节点进行实时预测:虽然 SageMaker SDK 仅支持 Python，但您绝对可以使用(较低级别)AWS SDK for Java 执行相同的操作。
假设您已经在 SageMaker 中训练了模型，您将:
- 创建端点配置，
- 创建端点，
- 调用端点。
对应的API详述如下:
关于java - 为 Sagemaker Java SDK 加载非 s3 数据源，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56854482/