调用SageMaker Endpoint报错：无法将字符串转换为浮点数

一、解决"could not convert string to float"错误 #

Autopilot训练阶段会自动对布尔、分类类特征做编码转换：

• 布尔值False/True会被转为0/1
• 字符串分类特征会被映射为专属数值编码

推理时必须使用编码后的数值，不能直接传递原始字符串：

1. 将testCSV中的False替换为0
2. 对于fff77916386145、web这类字符串特征，需要替换为训练时Autopilot生成的对应数值编码。若不确定编码规则，可查看Autopilot训练输出的预处理脚本，或从训练数据中统计该特征的编码映射关系。

修改后的代码示例：

import { SageMakerRuntimeClient, InvokeEndpointCommand } from "@aws-sdk/client-sagemaker-runtime";

const sagemakerRuntime = new SageMakerRuntimeClient({ region: "us-east-2" });

export const handler = async (event) => {
    // 替换布尔值为编码后的数值，分类特征使用训练时对应的编码
    const testCSV = "0,105,0,-1,0,2"; // 示例编码，需替换为项目实际对应值
    const params = {
        EndpointName: process.env.ENDPOINT_NAME,
        Body: testCSV,
        ContentType: 'text/csv',
    };

    try {
        const command = new InvokeEndpointCommand(params);
        const response = await sagemakerRuntime.send(command);
        const result = new TextDecoder("utf-8").decode(response.Body);
        return {
            statusCode: 200,
            headers: { 'Content-Type': 'text/plain', 'Access-Control-Allow-Origin': '*' },
            body: result
        };
    } catch (error) {
        console.error(error);
        throw new Error('Failed to call SageMaker endpoint');
    }
};

二、获取推理CSV的正确字段顺序 #

有三种可靠途径：

• 匹配训练数据列顺序：推理字段顺序和训练数据的列顺序完全一致（注意：若训练数据包含标签列，推理时需要排除该列）
• SageMaker Studio查看：进入对应AutoML实验的Data exploration页面，查看原始数据的列顺序；或在Model tuning页面的最优模型详情中，查看预处理阶段的特征列表
• S3训练输出文件：在训练作业对应的S3存储路径下，找到preprocessing目录中的特征元数据文件，里面记录了特征的顺序和编码规则

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