python 从MinIO中读取json文件，并作为权重加载到xgboost回归模型中，请给我一份示例代码，我不想把json文件下载并保存到本地，希望能在线加载

以下是一个从 MinIO 中读取 JSON 文件并加载到 XGBoost 模型中的示例代码：

import json
from io import BytesIO
from minio import Minio
import xgboost as xgb

# 连接到 MinIO 服务
minio_client = Minio(
    "minio.example.com",
    access_key="ACCESS_KEY",
    secret_key="SECRET_KEY",
    secure=False
)

# 从 MinIO 中读取 JSON 文件
json_data = minio_client.get_object("bucket-name", "path/to/json/file.json").read()

# 将 JSON 数据转换为 Python 对象
json_obj = json.loads(json_data)

# 将 Python 对象转换为二进制格式
buffer = BytesIO()
xgb.dump(json_obj, buffer)

# 从二进制数据中加载 XGBoost 模型
bst = xgb.Booster(model_file=buffer)

在上面的代码中，我们使用 MinIO 客户端连接到 MinIO 服务，并使用 `get_object()` 方法从 MinIO 中读取 JSON 文件的内容。然后，我们将 JSON 数据转换为 Python 对象，并将其转换为二进制格式。最后，我们使用 `xgb.Booster()` 函数从二进制数据中加载 XGBoost 模型。

需要注意的是，上面的代码只是一个示例，你需要根据你的实际情况进行适当的修改。例如，你需要替换 MinIO 服务的地址、访问密钥等信息，以及替换 JSON 文件的路径和名称。