要解决AWS Sagemaker推理端点无法通过自动缩放进行伸缩的问题，你可以使用AWS Lambda函数和Amazon CloudWatch事件来实现自动伸缩。

以下是一个使用AWS Lambda和CloudWatch事件的示例解决方案：

1. 创建一个AWS Lambda函数，用于处理自动伸缩逻辑。以下是一个示例函数：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    client = boto3.client('sagemaker')
    endpoint_name = 'your-endpoint-name'  # 替换为你的推理端点名称
    scaling_threshold = 10  # 可调整的伸缩阈值

    response = client.describe_endpoint(EndpointName=endpoint_name)
    current_instance_count = response['EndpointConfigName']['ProductionVariants'][0]['CurrentInstanceCount']
    current_invocations = response['EndpointStatus']['Invocations']

    if current_invocations > scaling_threshold:
        new_instance_count = current_instance_count + 1
        response = client.update_endpoint_weights_and_capacities(
            EndpointName=endpoint_name,
            DesiredWeightsAndCapacities=[
                {
                    'VariantName': 'your-variant-name',  # 替换为你的variant名称
                    'DesiredInstanceCount': new_instance_count
                },
            ]
        )
        print(f"Updated instance count to {new_instance_count}")
    else:
        print(f"No scaling required. Current instance count: {current_instance_count}")

2. 创建一个CloudWatch事件规则，以触发Lambda函数。以下是一个示例CloudWatch事件规则：

• 事件模式：按时间表触发
• 时间表表达式：cron(0/5 * ? * * *) # 每5分钟触发一次，可根据需要调整时间表达式
• Lambda函数：选择上一步创建的Lambda函数

这将使Lambda函数每5分钟运行一次，以检查推理端点的当前调用量，并根据需要进行自动伸缩。

注意：在Lambda函数中，需要将your-endpoint-name替换为你的推理端点名称，your-variant-name替换为你的variant名称，并根据需要调整scaling_threshold和时间表达式。

希望这个示例能帮助你解决AWS Sagemaker推理端点无法通过自动缩放进行伸缩的问题！