Azure ML批量端点作业报TypeError：JSON对象类型不符求助

错误TypeError: the JSON object must be str, bytes or bytearray, not MiniBatch的核心原因是：自动生成的评分脚本是为在线实时推理设计的，而批量端点调用时，run函数接收的参数是MiniBatch对象（包含批量处理的文件路径集合），不是JSON字符串，因此json.loads(data)无法解析该类型。

将评分脚本的run函数逻辑调整为处理批量文件输入，以下是完整修改后的脚本：

import os
import json
from typing import List
from azureml.studio.core.io.model_directory import ModelDirectory
from pathlib import Path
from azureml.studio.modules.ml.score.score_generic_module.score_generic_module import ScoreModelModule
from azureml.designer.serving.dagengine.converter import create_dfd_from_dict
from collections import defaultdict
from azureml.designer.serving.dagengine.utils import decode_nan
from azureml.studio.common.datatable.data_table import DataTable

model_path = os.path.join(os.getenv('AZUREML_MODEL_DIR'), 'trained_model_outputs')
schema_file_path = Path(model_path) / '_schema.json'
with open(schema_file_path) as fp:
    schema_data = json.load(fp)

def init():
    global model
    model = ModelDirectory.load(model_path).model

def run(mini_batch):
    # 初始化输入数据容器
    input_entry = defaultdict(list)
    
    # 遍历MiniBatch中的每个文件路径，逐个读取解析
    for file_path in mini_batch:
        with open(file_path, 'r') as f:
            data = json.load(f)
            # 合并所有文件中的数据行
            for row in data:
                for key, val in row.items():
                    input_entry[key].append(decode_nan(val))

    # 保留原有评分逻辑不变
    data_frame_directory = create_dfd_from_dict(input_entry, schema_data)
    score_module = ScoreModelModule()
    result, = score_module.run(
        learner=model,
        test_data=DataTable.from_dfd(data_frame_directory),
        append_or_result_only=True)
    return json.dumps({"result": result.data_frame.values.tolist()})

关键改动说明 #

1. 函数参数从data改为mini_batch，明确接收批量文件路径列表
2. 新增文件遍历逻辑：循环读取mini_batch中的每个文件，解析JSON内容并合并数据
3. 保留原有数据解析、模型评分和结果返回的核心逻辑，仅调整输入读取部分

• 确保输入JSON文件格式为JSON数组（每个元素是一条待预测数据），示例格式：

  [{"feature1": 0.5, "feature2": "value1"}, {"feature1": 0.8, "feature2": "value2"}]
  

• 如果需要批量处理多个文件，建议将输入类型改为AssetTypes.URI_FOLDER，指向包含多个JSON文件的文件夹，批量端点会自动遍历处理所有文件

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bartek Pobocha