当调用 AWS Lambda 调用 SageMaker 端点时出现参数验证错误时，可以按照以下步骤进行解决：

1. 确保 Lambda 函数的执行角色具有访问 SageMaker 资源的权限。可以通过将 AmazonSageMakerFullAccess 策略附加到 Lambda 函数的执行角色来实现。

2. 检查 Lambda 函数中调用 SageMaker 端点的代码，确保提供的参数正确。可能的参数包括 EndpointName、ContentType、Accept、Body 等。根据具体的错误信息进行调整。

下面是一个示例代码，演示如何在 Lambda 函数中调用 SageMaker 端点：

import boto3
import json

def lambda_handler(event, context):
    # 创建 SageMaker 客户端
    sagemaker_client = boto3.client('sagemaker')

    # 定义调用 SageMaker 端点的请求参数
    endpoint_name = 'your-endpoint-name'
    content_type = 'application/json'
    accept = 'application/json'
    payload = {
        'input': 'your-input-data'
    }

    # 调用 SageMaker 端点
    response = sagemaker_client.invoke_endpoint(
        EndpointName=endpoint_name,
        ContentType=content_type,
        Accept=accept,
        Body=json.dumps(payload)
    )

    # 解析 SageMaker 端点的响应
    result = json.loads(response['Body'].read().decode())
    
    # 处理结果
    # ...

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps(result)
    }

请根据实际情况修改代码中的 your-endpoint-name 和 your-input-data，确保与您的 SageMaker 端点和输入数据匹配。