我在Sagemaker中有一个训练脚本， net.load_params('%s/model.params' % model_dir, ctx=mx.cpu())其中大部分是我从上偷来的当我训练的时候，一切都很好，但是当我尝试
浏览 0提问于2018-01-18得票数 3
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我看了很多关于在本地部署SageMaker模型的帖子，但它们必须绑定到一个亚马逊网络服务笔记本实例，才能在本地运行预测/服务(亚马逊网络服务SageMaker Python SDK)。这违背了完全脱机运行Sagemaker训练模型的实际意图。还有一些人尝试在S3上取消对tar.gz文件的筛选，然后包装要在本地部署的内容。然而，该过程似乎非常局限于某些类型
浏览 4提问于2020-02-20得票数 2
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我想使用sagemaker部署没有工件的模型(模型zip文件)，并在我的应用程序中使用它的端点来获得结果。有人能帮我做这件事吗？
浏览 0提问于2021-01-27得票数 0
有谁能提供一个使用SageMaker管道来部署火炬模型的示例？
我使用了MLOps模板(用于建模、培训和部署的MLOps模板)来构建MLOps项目。该模板使用sagemaker管道来构建一个管道，用于模型的预处理、训练和注册。部署脚本在YAML文件中实现，并使用CloudFormation运行。在注册模型时，将自动触发部署脚本。模板使用xgboo
浏览 1提问于2021-10-11得票数 0
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我正在尝试使用amazon sagemaker部署tensorflow keras模型。过程成功完成，但是当直接使用keras进行预测和调用sagemaker端点进行预测时，我得到了不同的预测结果。我在将模型部署到sagemaker时使用了步骤。
# predict u
浏览 1提问于2021-07-31得票数 1
我正在尝试通过Amazon构建一个应用程序，该应用程序可以从图片中提取文本信息并验证文本。我正在寻找一种通过Sagemaker部署应用程序的方法，但找不到部署应用程序的任何方法。构建在TensorFlow、PyTorch、Sklearn等基础上的模型可以通过Sagemaker进行部署。如何通过Sagemaker部署the应用程序
浏览 7提问于2022-08-29得票数 0
是否有必要在amazon中创建笔记本，然后将模型文件和部署，，如果我有amazon访问，我可以将我的模型从我的本地jupyter笔记本直接部署到amazon？还是必须使用亚马逊( amazon )的萨吉特笔记本( jupyter )来解决失业问题。I尝试从本地jupyter笔记本部署模型，预测器工作
model.deploy()predictor.predict(
浏览 4提问于2022-03-04得票数 0
我想在SageMaker上部署Bloom，以便我可以使用一个Bloom推理API。首先，我在一个SageMaker jupyter笔记本中运行了以下命令：import sagemakerinitial_args, target_model, target_variant, inference_id--> 1
浏览 17提问于2022-08-06得票数 0
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我面临着在AWS SageMaker上服务tensorflow模型的问题。我在SageMaker环境之外训练了模型，现在我有了一个savedmodel.pb文件，我需要将它部署到SageMaker端点上。因此，我简单地压缩了模型文件并将其上传到一个S3桶中。现在，在尝试创建端点时，我在Cloudwatch日志中
浏览 0提问于2019-02-11得票数 2
我能训练我的模特from sagemaker.estimator import Estimator output_path="s3://my-bucket/testing",
sagemaker_session= <em
浏览 0提问于2020-10-07得票数 0
我已经在AWS Sagemaker上训练了一个对象检测模型。我想在我的机器上本地使用这个模型。我下载了这个模型，它包含3个文件hyperparams.json，model-symbol.json .json和model-0000.params。我已经看过很多教程来在本地部署对象分类模型，但没有得到任何用于对象检测的教程。
浏览 1提问于2019-05-02得票数 0
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从S3桶导入AWS函数代码中的库
、、、、
我必须在AWS Lambda上部署一个深度学习模型，它可以进行对象检测。它是在S3桶中添加图像时触发的。我面临的问题是Lambda函数代码使用了很多库，比如Tensorflow、PIL、Numpy、Matplotlib等等，如果我尝试将它们全部添加到函数代码或层中，它就超过了250 MB的大小限制。我是否可以将库zip文件部署到S3桶上，并在函数代码(用Python3.6编写)中使
浏览 0提问于2020-01-14得票数 2
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我有一个tensorflow 2.0模型，我想部署到AWS sagemaker端点。我已经将模型移到了S3存储桶中，并执行了以下代码，但由于没有TF2.0图像，因此出现了下面的错误。如果我尝试使用不同的版本(例如1.4、1.8)进行部署，我会收到ping超时错误。
可以很容易地创建一个吗？我找不到一个好的教程来学习。或者亚马逊会在某个时候
浏览 16提问于2019-11-19得票数 0
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我有一个预先训练好的模型，它的工件保存在S3存储桶中。我试图找出如何定义一个估计器，查看文档：my_model_uri = Path_to_model_artifacts #
浏览 0提问于2020-08-10得票数 4
当使用运行在一个端点上的Amazon多模型选项时，我很感兴趣。实际情况如何？当我在不同的型号上发送更多的请求时，萨吉梅克能同时处理这个问题吗？
谢谢。
浏览 2提问于2020-12-05得票数 1
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我训练了一个TensorFlow模型，现在我想部署它。数据需要处理，因此我必须指定一个inference.py脚本和一个requirements.txt文件。当我部署模型时，它给出了以下错误：
Failed Reason: The primary container for production variant All Traffic did not passPlease check CloudWatch logs for this
浏览 0提问于2021-07-16得票数 0
根据this - ，我试图使用现有的模型来创建端点，但我遇到了以下错误： File "/miniconda3/lib/python3.7miniconda3/lib/python3.7/importlib/__init__.py", line 118, in import_module根据、，我</em
浏览 3提问于2020-06-21得票数 3
我正在尝试在R环境中部署一个使用Amazon sagemaker训练的XGBoost模型。sagemaker生成的模型存储为Python pickle对象。使用R中的{reticulate}包，我可以将模型导入R中。然而，与在相同的测试数据集上直接在Amazon sagemaker上使用模型相比，在R中本地使用
浏览 18提问于2019-01-17得票数 0
在sagemaker中，能够从s3加载和部署模型。在对预测数据进行反序列化时，我在"results = predictor.predict(test_X)“行上得到"UnicodeDecodeError：'utf-8‘编解码器无法解码位置2中的字节0xd7我尝试了下面的sagemaker示例。我能够在s3中创建、训练、验证和部署模型以及存储模型
浏览 0提问于2019-08-28得票数 1
我想将一个新模型部署到现有的AWS SageMaker端点。该模型由不同的管道训练，并以mode.tar.gz形式存储在S3中。sagemaker端点配置指向此作为模型数据URL。然而，萨吉梅克并没有重新加载模型，我不知道如何说服它这样做。
我想将一个新模型部署到AWS SageMaker端点。该模型由不同<e
浏览 5提问于2022-11-24得票数 2
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