如何解决在 Lambda 中为 SageMaker Endpoint 进行实时数据预处理
我正在从事一个网站消费者行为分析项目,并实时预测用户的恶意活动。 正在为用户的每次点击收集点击数据。
我正在使用多种 AWS 服务,例如 kinesis 流、Lambda 和 sagemaker。我创建了一个自动编码器模型和 将其部署为 sagemaker 端点,当它通过以下方式从网站接收新的点击数据时,将使用 lambda 调用 运动流。
由于 sagemaker 端点包含唯一的模型,但 lambda 函数接收的点击数据是带有 URL、文本和 日期。如何将原始数据传递到所需的预处理步骤,并以所需的格式将处理后的数据发送到 sagemaker 端点?
原始数据示例:-
{'URL':'www.amazon.com.au/ref=nav_logo','Text':'Home','Information':'Computers'}
解决方法
您可以使用 Sagemaker 推理管道。您需要创建包含预处理步骤的预处理脚本,并创建包含预处理和模型的管道。将管道部署到端点以进行实时推理。
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