我有一个腌制模型(比如XGBoost模型 - xgboost_model.sav(。我希望能够获得 json 输入(通过 API 调用(，执行一些预处理(如缺失值插补、异常值处理等(，使用 pickled 文件返回模型的预测结果(例如表示概率的浮点数(。我想创建一个 sagemaker 端点，然后可以使用它通过 lambda 函数获取预测(概率(。(使用肉毒杆菌3(
我已经浏览了提供给我的 AWS Sagemaker 的示例笔记本，但无法弄清楚如何执行上述步骤并部署我的模型。
请帮助我逐步说明，可能有一些基本代码。
以下是 BYOC for SageMaker 的文档 - https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/your-algorithms.html
您可以将预处理代码打包在 BYOC 映像中，也可以使用推理管道功能 - https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-pipelines.html