AWS Sagemaker模型监控报编码不匹配错误 如何实现输出为JSON编码

核心问题根因：Sagemaker数据捕获逻辑未将端点输出识别为JSON格式，一方面你之前配置json_content_types时传入的是字符串而非数组，另一方面模型返回的响应Content-Type为*/*未被纳入JSON识别范围，导致输出被默认转为Base64编码。

操作步骤 #

• 方案1（推荐，规范度最高）：调整模型推理服务的返回响应头，明确指定Content-Type为application/json。
  以Sagemaker PyTorch容器的推理代码为例，修改predict_fn返回逻辑即可：

  import json
  def predict_fn(input_data, model):
      # 原有推理逻辑
      prediction = model(input_data)
      # 返回结果时追加响应头配置
      return json.dumps(prediction.tolist()), {"Content-Type": "application/json"}
  

• 方案2（无需修改推理代码的兼容方案）：修正DataCaptureConfig配置，将*/*加入JSON识别列表，同时注意json_content_types参数需要传入数组类型：

  data_capture_config=DataCaptureConfig(
      enable_capture = True,
      sampling_percentage=100,
      json_content_types = ["application/json", "*/*"],
      destination_s3_uri=MY_BUCKET
  )
  

• 配置修改完成后，重新部署Sagemaker端点，发送测试请求后拉取S3存储的捕获文件，确认endpointOutput字段下的encoding为JSON后，重新触发模型监控任务即可解决报错。

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