SageMaker:调用InvokeEndpoint操作时出错(ModelError)：无法评估提供的负载
SageMaker 是亚马逊云计算服务提供的一种机器学习平台，用于训练和部署机器学习模型。在使用 SageMaker 的过程中，如果在调用 InvokeEndpoint 操作时出现 ModelError，表示无法评估提供的负载。这个错误可能有多种原因，以下是一些可能的解决方案和调试方法：
- 确认模型是否正确部署：首先需要检查模型是否成功部署到 SageMaker 上。可以通过检查模型的状态和终端节点状态来确认。如果模型没有正确部署，需要重新部署模型。
- 检查输入数据格式：确保输入数据的格式符合模型的要求。不同的机器学习模型对输入数据的格式有不同的要求，可以查看模型的文档或使用说明来确认输入数据的格式是否正确。
- 检查模型推理代码：如果模型本身存在错误，也可能导致 InvokeEndpoint 操作出错。可以检查模型推理代码中是否有潜在的 bug 或错误，以及是否符合规范。
- 调整模型超参数：有时候，模型的超参数设置可能会影响到模型的表现和评估。可以尝试调整一些超参数的设置，重新训练模型并进行部署。
- 查看日志和错误信息：在 SageMaker 控制台上可以查看模型的日志和错误信息，这些信息可能会给出更具体的错误原因。可以根据这些信息来定位和解决问题。
对于 SageMaker 提供的产品和解决方案，以下是一些腾讯云相关的云计算产品和产品介绍链接地址，用于提供更多的学习和了解：
- 腾讯云AI智能图像（Vision）：https://cloud.tencent.com/document/product/1177
- 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/document/product/213
- 腾讯云云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/document/product/236
- 腾讯云音视频处理（VOD）：https://cloud.tencent.com/document/product/266
- 腾讯云人工智能平台（AI）：https://cloud.tencent.com/document/product/876
- 腾讯云物联网平台（IoT）：https://cloud.tencent.com/document/product/634
希望以上信息对您有所帮助，并解决您在 SageMaker 调用 InvokeEndpoint 操作时出现 ModelError 的问题。如有更多疑问，请随时提问。
相关·内容
我在Jupyter notebook的亚马逊SageMaker (图像分类算法)中有一个端点，它工作得很好。在Lambda函数中工作也很好，当我从API Gateway调用Lambda函数时，从API Gateway的测试中，也工作得很好。问题是，当我根据以下答案从Postman调用API时："Post Image data using POSTMAN" Lambda中的代码是： import boto3i
浏览 33提问于2020-07-26得票数 2
回答已采纳
当我从我的角度前端调用SageMaker端点时，我在AWS CloudWatch上遇到了这个错误，涉及我的模型从数据中进行推理(以逗号分隔的字符串的形式，目标值在第一个索引中)：无法解析数值值。我用来调用端点的字符串是："1533071820,0.05619,0.05619,0.05611,0.05611,0.006076\n“
字符串请求= "1533071820,0.05619,0.05619
浏览 0提问于2019-01-16得票数 0
类似于的问题然后，我使用API网关(REST w/ proxy集成)将图像数据发布到lambda，并希望将其发送到sagemaker端点并进行推断。runtime = boto3.Session().client('sagemaker-runtime')
endpoint_name = 'tensorflow-training-YYYY-mm-ddContentType='image/jpeg&#
浏览 3提问于2021-07-22得票数 1
回答已采纳
我正在使用huggingface，Task：Zero-Shot Classification，Configuration：AWS生成的代码，并在Sagemaker的jupyterlab中运行它import sagemaker
返回以下错误：
ModelError:在调用<
浏览 4提问于2021-10-28得票数 0
回答已采纳
1回答
我已经在SageMaker Studio中部署了一个Tensorflow模型，遵循这个教程：https://aws.amazon.com/de/blogs/machine-learning/deploy-trained-keras-or-tensorflow-models-using-amazon-sagemaker从Notebook本身调用它是可行的： import numpy as npdata = np.load("tes
浏览 12提问于2020-11-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我能够成功地将批量图像作为numpy数组发送到使用TF服务设置的SageMaker端点，并获得响应，如下所示： response = self.sagemaker_session.sagemaker_runtime_client.invoke_endpoint_handle_response(response)['predic
浏览 0提问于2019-01-19得票数 2
1回答
下面是model.tar.gz文件中的结构，它存在于s3桶中。现在，我不明白我怎么能对它作出预测。我试着跟随许多向导，但仍然无法理解。以下是我尝试过的一些东西： framework='pytorch',from sagemaker.serializers import JSONLinesSerialize
浏览 12提问于2022-03-27得票数 0
我有一个预先训练好的模型，现在正在尝试使用Sagemaker创建一个端点，我的文件夹结构类似于这个"model.tar.gz“： model |- pytorch_model.bin="1.3.1")
predictor = pytorch_model.deploy(instance_type='ml.t2.medium', initial_instance_count=1) 调用InvokeEndpoint操作
浏览 40提问于2020-07-21得票数 0
我正在尝试使用AWS集成从api网关调用sagemaker推理端点。我不想在API网关和sagemaker运行时之间使用lamdba。我按照这个doc来设置api网关方法，但它失败了。如何从API网关调用sagemaker推理端点？ Web浏览器-> API网关-> Sagemaker端点
浏览 47提问于2019-02-14得票数 4
1回答
我试图从Postman和AWS调用我的SageMaker模型端点。端点的状态是“在服务中”，但是每当我试图调用它时，它都会给出一个错误。当我尝试在SageMaker笔记本中使用预测函数并为它提供一个numpy数组时(例如。np.array([1,2,3,4]))，它成功地给了我一个输出。我不知道我做错了什么。$ aws2 sagemaker-runtime invoke-endpoint \
$ --endpoint
浏览 2提问于2020-08-04得票数 0
回答已采纳
我得到以下错误：X = pd.concat([X, rx_norm_dummies, urban_dummies], axis = 1)result = linear_predictor.predict(y)
prin
浏览 0提问于2020-11-28得票数 2
我正在尝试使用亚马逊网络服务SageMaker中的k-means算法创建一个无监督机器学习模型。当调用kmeans predictor预测方法时，我得到了一个413请求实体太大的错误。相关的代码和错误可以在下面看到，我的整个Jupyter Notebook可以在(https://github.com/bgaber/machine-learning-recommendation-engine-with-aws-sagemak
浏览 43提问于2020-11-17得票数 1
我构建了一个托管在s3存储桶中的圣杯web应用程序，并调用xgboost端点。当我通过web-app调用模型时，我一直收到一个错误。当我查看Lambda日志文件时，我发现我的输入没有正确解码。input_text = app.current_request.raw_body.decode()什么是正确的代码来解码来自二进制的输入，以便我可以将一个常规字符串传递给我的端点？下面是错误： botocore.errorfactory.<em
浏览 20提问于2019-01-12得票数 0
回答已采纳
我已经建立了一个tensorflow模型的萨吉梅克。该模型采用通用语句编码器。client.invoke_endpoint(EndpointName=endpoint_name,ContentType='application/json' ,Body=serialize_data)-- ModelError:调用InvokeEndpoint操作时出错(ModelError)：来自模型的</e
浏览 0提问于2020-02-01得票数 3
我试图通过加载预训练的模型来进行预测，但是我得到了下面的错误。ModelError:在调用InvokeEndpoint操作时发生了一个错误(ModelError)：来自主服务器的接收客户端错误(400)，消息为"{“错误：”运行前没有用图形创建会话()！“}
def convert_h5_to_aws(loaded_model): if tf.exe
浏览 7提问于2022-02-28得票数 0
我正在尝试调用以前部署在亚马逊SageMaker上的端点。这是我的代码：import boto3
def np2csv(arr):self.exceptions.from_code(error_code) -> 623 622 error_class(parsed_response，( operation_name) 624其他: 625返回parse
浏览 0提问于2018-12-13得票数 2
回答已采纳
XGboost模型在AWS上进行了培训并成功部署，但我一直得到以下错误：ModelError:在调用InvokeEndpoint操作时发生了错误(ModelError)：接收到的客户端错误(415)来自带有消息的模型“无法将字符串转换为浮动”。
浏览 2提问于2018-10-05得票数 3
我正试图将一个有效负载发送到创建如下的sagemaker端点： name="d2-sku110k-model",predictor.predict(payload, initial_args={'ContentType': 'application/json'})
调用"&#
浏览 6提问于2021-11-22得票数 0
我试图将与XGBoost MNIST的结合使用。在启用Kubernetes SageMaker操作之前，我已经通过SageMaker WebUI本身部署了XGBoost MNIST示例，并尝试通过awscli访问端点：
$ aws sagemaker-runtime) when calling the InvokeEndpoint operation: Received client error (415) from model with message "Loadingser
浏览 0提问于2020-11-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用MXNet框架使用自己的培训和推理代码在sagemaker中创建了培训工作。我能够成功地训练模型并创建端点。但是，在推断模型时，我得到了以下错误：
‘ClientError:调用InvokeEndpoint操作时出错(413)：HTTP内容长度超过5246976字节’。我从我的研究中了解到，这个错误是由于图像的大小造成的。图像形状为(480,512，3)。我用相同形状的图像(
浏览 0提问于2018-05-08得票数 0
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
腾讯云开发者
