AWS SageMaker端点运行Detectron2实例分割遇500错误求助

一、先核对输入格式与脚本逻辑的匹配度 #

• 检查Notebook调用时的输入数据，和my_script.py里input_fn的处理逻辑必须完全对应：
  • 如果脚本期望接收Base64编码的图像字符串，那Notebook里得把图像转成Base64再封装成JSON发送，比如用base64.b64encode(open('test.jpg', 'rb').read()).decode('utf-8')，请求结构要写成{"image": "这里填base64字符串"}。
  • 要是脚本处理的是原始二进制图像，调用时就得设置Content-Type为application/x-image，直接发二进制数据，别套JSON。

二、排查掩码绘制逻辑的潜在问题 #

• 重点检查predict_fn里的掩码绘制代码，大概率是这里存在未捕获的异常：
  • 比如Detectron2输出的pred_masks张量转numpy后，尺寸和输入图像不匹配，绘制时直接报错。可以在脚本里加日志，比如print(f"Mask shape: {pred_masks.shape}, Image shape: {img.shape}")，部署后去CloudWatch查看日志。
  • 保存分割图时，注意图像格式和内存限制：用PIL保存要确认图像模式为RGB，避免单通道格式问题；别返回过大的图像数据，SageMaker端点对响应大小有默认限制，超出会直接触发500错误。

三、确保输出格式符合SageMaker要求 #

• output_fn的返回格式必须让SageMaker能正确序列化：
  • 要是返回绘制好的分割图，最好转成Base64字符串封装成JSON返回，比如json.dumps({"segmented_img": base64.b64encode(img_bytes).decode('utf-8')})，同时把Content-Type设为application/json。
  • 要是直接返回二进制图像，得把Content-Type设成image/png或对应格式，而且Notebook调用时要能正确处理二进制响应。

四、查看CloudWatch日志抓取具体报错 #

• 登录AWS控制台，找到对应端点的CloudWatch日志组（路径：SageMaker > 端点 > 你的端点名称 > 日志），查看/aws/sagemaker/Endpoints/[你的端点名]下的日志，里面会有完整的报错堆栈，比如是输入解析错误、张量处理崩溃还是内存溢出，这是最快定位问题的方法。

五、本地先跑脚本验证逻辑 #

• 别每次都部署端点测试，直接在Notebook里模拟端点调用流程运行my_script.py：

  from my_script import input_fn, predict_fn, output_fn
  
  # 模拟请求输入
  with open("test_image.jpg", "rb") as f:
      raw_data = f.read()
  processed_input = input_fn(raw_data, content_type="application/x-image")
  results = predict_fn(processed_input)
  response = output_fn(results, accept="application/json")
  print(response)
  

  这样能快速在本地复现错误，节省调试时间。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Curious G.