在本地环境中部署亚马逊网络服务SageMaker线性学习者模型,您可以按照以下步骤进行操作:
- 安装Docker:SageMaker线性学习者模型需要在Docker容器中运行,因此首先需要在本地环境中安装Docker。您可以访问Docker官方网站(https://www.docker.com/)下载适用于您操作系统的Docker安装程序,并按照安装指南进行安装。
- 下载SageMaker线性学习者模型镜像:在安装完Docker后,您需要从亚马逊SageMaker官方镜像仓库中下载SageMaker线性学习者模型的镜像。您可以使用以下命令在终端中执行下载操作:docker pull 520713654638.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/linear-learner:latest
- 运行SageMaker线性学习者模型容器:下载完镜像后,您可以使用以下命令在本地环境中运行SageMaker线性学习者模型容器:docker run -p 8080:8080 -e SAGEMAKER_DEFAULT_INVOCATIONS_ACCEPT=application/json 520713654638.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/linear-learner:latest serve
- 部署本地环境中的SageMaker线性学习者模型:在容器成功运行后,您可以使用以下命令将本地环境中的SageMaker线性学习者模型部署到容器中:curl -X POST http://localhost:8080/models/linear-learner -H 'Content-Type: application/json' -d '{"modelName": "linear-learner", "url": "file:///path/to/model.tar.gz"}'其中,
/path/to/model.tar.gz
是您本地环境中SageMaker线性学习者模型的路径。 - 使用本地环境中部署的SageMaker线性学习者模型:在成功部署模型后,您可以使用以下命令向本地环境中的SageMaker线性学习者模型发送推理请求:curl -X POST http://localhost:8080/models/linear-learner/versions/1/invocations -H 'Content-Type: application/json' -d '{"instances": [{"features": [1, 2, 3, 4]}]}'其中,
{"features": [1, 2, 3, 4]}
是您要进行推理的输入数据。
请注意,以上步骤仅适用于在本地环境中部署亚马逊网络服务SageMaker线性学习者模型。如果您需要在亚马逊SageMaker云平台上部署模型,可以参考亚马逊SageMaker官方文档(https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/linear-learner.html)进行操作。