AWS Sagemaker 使用镶木地板文件进行批量转换作业？

我正在尝试使用镶木地板数据文件运行批量转换推理作业，但找不到任何内容。到处都说批量转换仅接受文本/csv 或 json 格式类型。出于测试目的，我确实尝试在 AWS 帐户内使用 lambda 函数来调用 parque 数据，但批量转换作业从未成功。出现 ClientError: 400，解析数据时出错。

request = \
        {
            "TransformJobName": batch_job_name,
            "ModelName": model_name,
            "BatchStrategy": "MultiRecord",
            "TransformOutput": {
                "S3OutputPath": batch_output
            },
            "TransformInput": {
                "DataSource": {
                    "S3DataSource": {
                        "S3DataType": "S3Prefix",
                        "S3Uri": batch_input

                    }
                },
                "ContentType": "application/x-parquet", 
                "SplitType": "Line",
                "CompressionType": "None"
            },
            "TransformResources": {
                "InstanceType": "ml.m4.xlarge",
                "InstanceCount": 1
            }
        }
    client.create_transform_job(**request)
    return "Done"

目前，我正在尝试使用 parque 数据文件在本地运行 sagemaker 批量转换作业。我有可以在本地终端中运行以“服务”的 docker 映像，并且可以使用 REST API 服务 Postman 从“localhost:8080/incalls”使用“二进制”输入函数上传 parque 数据文件来调用数据。它工作正常，我可以看到邮递员体内填充的数据。但是，我无法使用 parque 数据进行批量转换。

有没有人成功使用 parquet 文件使用 sagemaker 批量转换进行转换和预测？

有点晚了，但希望这对其他人有帮助。 只是补充一下 @Setu Shah 提到的内容，这就是我在 Sagemaker 中序列化和反序列化 parquet 文件的方法：

from io import BytesIO
from typing import BinaryIO
import pandas as pd
from botocore.response import StreamingBody

def input_fn(
  serialized_input_data: StreamingBody,
  content_type: str = "application/x-parquet",
) -> pd.DataFrame:
  """Deserialize inputs"""
  if content_type == "application/x-parquet":
    data = BytesIO(serialized_input_data)
    df = pd.read_parquet(data)
    return df
  else:
    raise ValueError(
      "Expected `application/x-parquet`."
    )

def output_fn(output: pd.DataFrame, accept: str = "application/x-parquet") -> BinaryIO:
  """Model output handler"""
  if accept == "application/x-parquet":
    buffer = BytesIO()
    output.to_parquet(buffer)
    return buffer.getvalue()
  else:
    raise Exception("Requested unsupported ContentType in Accept: " + accept)