在AWS Sagemaker中，XGBoost模型失败并且没有错误信息的情况可能是由于多种原因引起的。以下是几种可能的解决方法和代码示例：

1. 检查数据格式：确保输入数据的格式正确并与模型训练时使用的格式相匹配。例如，如果模型训练时使用的是CSV格式，那么输入数据也应该是CSV格式。

# 示例：检查输入数据格式是否正确
import pandas as pd

data = pd.read_csv('input_data.csv')
# 检查数据的形状和列名等
print(data.shape)
print(data.columns)

2. 检查模型文件：确保模型文件存在并且与Sagemaker中的模型配置相匹配。您可以通过查看模型文件路径和模型配置来确认这一点。

# 示例：检查模型文件路径和模型配置
import boto3

# 指定S3桶和模型名称
bucket = 'your_bucket_name'
model_name = 'your_model_name'

# 创建Sagemaker客户端
sagemaker = boto3.client('sagemaker')

# 获取模型的描述信息
response = sagemaker.describe_model(ModelName=model_name)
model_data = response['PrimaryContainer']['ModelDataUrl']

# 检查模型文件路径和模型配置是否匹配
print(model_data)
print(response)

3. 检查权限设置：确保您有足够的权限来访问S3存储桶、模型文件和其他必要资源。

# 示例：检查Sagemaker执行角色的权限
import boto3
from botocore.exceptions import NoCredentialsError

# 创建S3客户端
s3 = boto3.client('s3')

# 指定S3桶和文件路径
bucket = 'your_bucket_name'
file_path = 'your_file_path'

try:
    # 检查是否可以访问S3桶和文件
    response = s3.head_object(Bucket=bucket, Key=file_path)
    print(response)
except NoCredentialsError:
    print("无法访问S3桶，请检查Sagemaker执行角色的权限。")

4. 检查资源配置：确保您的Sagemaker实例、存储桶和其他资源的配置正确，并且足够满足模型推理的要求。

# 示例：检查Sagemaker实例的配置
import boto3

# 创建Sagemaker客户端
sagemaker = boto3.client('sagemaker')

# 获取实例的描述信息
response = sagemaker.describe_notebook_instance(NotebookInstanceName='your_instance_name')

# 检查实例的配置是否正确
print(response)

这些方法可以帮助您诊断和解决AWS Sagemaker中XGBoost模型失败的问题。请根据您的具体情况选择合适的方法进行调试和排除故障。