Python 无法使用AWS Lambda调用在sagemaker中创建的XG Boost端点

我在AWS Sagemaker上训练了一个xgboost模型，并创建了一个端点。现在我想使用AWS Lambda和AWS API调用端点。我创建了一个lambda函数，并为我的xgboost模型添加了下面提到的代码。当我尝试测试它时，函数抛出了一个ParamValidation错误。这是我的密码

import json
import os
import csv
import io
import boto3
endpointname =os.environ['endpointname'] #name of the endpoint I created in sagemaker
runtime = boto3.client('runtime.sagemaker')
def lambda_handler(event, context):
    print("Recieved Event: "+json.dumps(event,indent=2))
    data=json.loads(json.dumps(event))
    print(data)
    response = runtime.invoke_endpoint(EndpointName=endpointname,ContentType='text/csv',Body=data)
    print(response)
    result = json.loads(response['Body'].read().decode())
    print(int(float(result))) #sagemaker xgb returns bytes type for the test case

我创建的测试事件是dict类型的。函数正在抛出参数体的

无效类型，值：{'Time'：'7'}，类型：，有效类型：，类文件对象

这意味着我应该将byte或bytearray而不是dict类型传递到事件中。但当我读到这篇文章时，它说我的事件类型只能是dict、int、list、float、str或None类型。我按照aws文档中提到的步骤创建lambda函数。有人能解释一下为什么我的代码会抛出上述错误吗？

data=json.load（json.dumps（event））是一个冗余操作

data=event

将返回

True

。我们为测试用例提供的事件是dict类型的。它有一个键值对。键可以是任何东西，值应该是由comas分隔的所有预测变量的单个字符串。为了预测输出，我们需要测试用例的值。因此，例如，声明

payload=data['key']

，然后在

response

中更改

Body=payload

。那就行了