如何向AWS SageMaker端点正确发送含datetime字段的数据？

问题分析 #

你遇到的错误有两个核心原因：

• 字段名不匹配：训练数据定义的字段是backup_calls，但请求里写的是backup_call，少了末尾的s
• JSON格式不符合AutoML端点要求：SageMaker AutoML的表格模型服务脚本（即报错里的tabular_serve.py），要求JSON请求必须用**instances数组包裹样本**，而非单个对象结构

修正后的请求代码 #

单个样本请求 #

import boto3
import json

endpoint = 'endpoint-name'
runtime = boto3.Session().client('sagemaker-runtime')

# 修正字段名，并按要求用instances数组包裹样本
data = {
    "instances": [
        {
            "d_time": "2023-05-19 03:34:34",
            "hour": 3,
            "day_of_week": 4,
            "shift": 3,
            "backup_calls": 0  # 修正字段名
        }
    ]
}

response = runtime.invoke_endpoint(
    EndpointName=endpoint,
    ContentType='application/json',
    Body=json.dumps(data)
)

result = json.loads(response['Body'].read().decode())
print(result)

多个样本批量请求 #

如果需要批量发送预测请求，直接在instances数组中添加更多样本对象即可：

data = {
    "instances": [
        {
            "d_time": "2023-05-19 03:34:34",
            "hour": 3,
            "day_of_week": 4,
            "shift": 3,
            "backup_calls": 0
        },
        {
            "d_time": "2023-05-20 10:15:00",
            "hour": 10,
            "day_of_week": 5,
            "shift": 2,
            "backup_calls": 1
        }
    ]
}

可选方案：CSV格式请求 #

AutoML端点默认也支持CSV格式，只要确保字段顺序和训练数据的列顺序一致即可：

# CSV格式请求，字段顺序需与训练数据列顺序严格匹配
csv_data = "2023-05-19 03:34:34,3,4,3,0"
response = runtime.invoke_endpoint(
    EndpointName=endpoint,
    ContentType='text/csv',
    Body=csv_data
)
result = json.loads(response['Body'].read().decode())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ssaran