如何修改sagemaker中的预测函数以返回形状值和预测？

Question

我一直在试图找出如何从sagemaker中经过训练的模型中获得每个数据点的形状值以及它们的点预测。我在sagemaker:clearify中使用了新的管道，正如这里提到的https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker_processing/fairness_and_explainability/fairness_and_explainability.html，它给了我shap值，但是，似乎我需要再次调用API，通过使用predictor或invoke_endpoint来获得预测。由于所有这些都很昂贵，我不想调用API两次。我想知道是否有任何方法可以通过简单地修改sagemaker.predictor函数来实现

正如这里提到的https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/frameworks/xgboost/using_xgboost.html我可以使用sagemaker中的开源xgboost选项来训练模型，然后能够修改预测函数以包括shap值。然而，我不喜欢做的是其中的模型构建部分。我喜欢使用sagemaker中的内置xgboost功能来训练模型

我不确定是否可以修改sagemaker.predictor函数以包含形状值。我只想知道在sagemaker中使用开源xgboost函数是否是我唯一的选择

谢谢