为Sagemaker Java SDK加载非s3数据源

我正在设置一个lambda函数，它使用随机砍伐森林算法执行SageMaker推断。我在jupyter笔记本中成功地运行了python RCF示例，但我更喜欢用Java编写lambda，我希望在这个过程中不要使用s3存储桶。我知道如果我的lambda是用python编写的，那么我就能够传入数据，将其转换为pandas数据帧，然后运行

rcf\u推断。predict（data）

来获得结果。但对于Java，这似乎是不可能的

我能够使用以下Java代码进行批处理转换作业，但是在检查Java aws sdk文档之后，我的TransformDataSource似乎必须有一个S3DataSource，而不是任何其他类型的源。这是不幸的，因为我的lambda内存中已经有我需要的数据，所以不需要上传/下载到s3存储桶中

        String bucket = "test-bucket441";
        String prefix = "sagemaker/rcf-benchmarks";
        String trainedModel = "randomcutforest-2019-06-28-13-43-00-925";

        AmazonSageMaker sm = AmazonSageMakerClientBuilder.standard().build();

        TransformS3DataSource s3Source = new TransformS3DataSource()
                .withS3DataType("S3Prefix")
                .withS3Uri("s3://" + bucket + "/" + prefix);

        TransformDataSource dataSource = new TransformDataSource()
                .withS3DataSource(s3Source);

        TransformInput input = new TransformInput()
                .withContentType("text/csv")
                .withDataSource(dataSource);

        TransformOutput output = new TransformOutput()
                .withS3OutputPath("s3://" + bucket + "/" + prefix + "/output")
                .withAssembleWith("Line");

        TransformResources resources = new TransformResources()
                .withInstanceType("ml.m4.xlarge")
                .withInstanceCount(1);

        CreateTransformJobRequest jobRequest = new CreateTransformJobRequest()
                .withTransformJobName("test-job")
                .withModelName(trainedModel)
                .withTransformInput(input)
                .withTransformOutput(output)
                .withTransformResources(resources);


        sm.createTransformJob(jobRequest);

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有人知道我有什么方法可以创建CreateTranformJobRequest而不使用s3 bucket吗？

您的Python代码使用SageMaker HTTPS端点进行实时预测：尽管SageMaker SDK仅限于Python，但您完全可以使用（较低级别）AWS SDK for Java执行相同的操作

假设您已经在SageMaker中培训了您的模型，您会：

• 创建端点配置
• 创建一个端点
• 调用端点

相应的API详见：