如何在AWS Lambda中借助pkl文件调用线性回归模型？

安全阿岳

2026-8-3

解决AWS Lambda中加载S3存储的Pickle模型报错问题

错误根源

你碰到的TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not _io.BytesIO，是因为open()函数要求传入文件路径字符串，而你传了一个BytesIO对象。而且完全没必要用open()，pickle.load()可以直接读取BytesIO这类类文件对象。

修正方案

删掉多余的open()调用，直接把seek后的BytesIO对象传给pickle.load()
注意：如果之前调用过data.read()，文件指针会移到末尾，后续pickle.load()会读取空数据，所以要么在load前别调用data.read()，要么调用后重新执行data.seek(0)重置指针

修正后的完整代码

from io import BytesIO
import pickle
import boto3
import json

s3_client = boto3.client('s3')


def lambda_handler(event, context):
    # 获取S3桶名和对象键
    source_bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']

    data = BytesIO()
    s3_client.download_fileobj(source_bucket, key, data)
    data.seek(0)  # 重置文件指针到开头
    
    # 直接用BytesIO对象加载模型
    load_model = pickle.load(data)
    print("load_model", load_model)
    
    y_pred = load_model.predict([[140000]])
    # 可按需添加结果返回逻辑
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps({'prediction': y_pred.tolist()})
    }