Amazon SageMaker Pipeline中ModelPackage调用Lambda输出ARN报错排查

问题原因 #

LambdaStep的properties.Outputs["ModelPackageArn"]返回的是动态Pipeline变量对象（Properties类型），而非直接的字符串。ModelPackage的create方法会对model_package_arn参数执行字符串操作（如split），但该对象不具备字符串方法，因此触发报错。

解决方案 #

方案1：使用get_output获取字符串类型的输出引用 #

将model_package_arn的赋值移到model1.create()方法中，通过LambdaStep的get_output方法获取正确的字符串变量引用：

# 初始化ModelPackage时不指定model_package_arn
model1 = ModelPackage(
    sagemaker_session=pipeline_session,
    role=role,
)

model1_step_create_model = ModelStep(
    name="model1_CreateModel",
    depends_on=[model1_step_latest_model_fetch],
    step_args=model1.create(
        instance_type='ml.m5.large', 
        accelerator_type='ml.eia1.medium',
        # 通过get_output获取字符串类型的ARN变量
        model_package_arn=model1_step_latest_model_fetch.get_output("ModelPackageArn")
    )
)

方案2：使用Join构造字符串变量（适用于需要格式拼接的场景） #

如果需要对输出做简单格式处理，可通过Join函数将Properties对象转换为Pipeline可解析的字符串类型：

from sagemaker.workflow.functions import Join

model1 = ModelPackage(
    sagemaker_session=pipeline_session,
    role=role,
)

model1_step_create_model = ModelStep(
    name="model1_CreateModel",
    depends_on=[model1_step_latest_model_fetch],
    step_args=model1.create(
        instance_type='ml.m5.large', 
        accelerator_type='ml.eia1.medium',
        model_package_arn=Join(on="", values=[model1_step_latest_model_fetch.properties.Outputs["ModelPackageArn"]])
    )
)

额外检查项 #

确保你的Lambda函数返回的JSON格式正确，必须包含ModelPackageArn字段且值为合法的ARN字符串，示例返回格式：

{
  "ModelPackageArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:model-package/my-model-group/1"
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者María Fernanda Coria Buendía