我正在尝试将使用tensorflow训练的对象检测模型部署到sagemaker。在模型创建过程中,我能够在没有指定任何入口点的情况下部署它,但结果证明,这样做只适用于小尺寸的映像(Sagemaker有5MB的限制)。我用于此的代码如下:
from sagemaker.tensorflow.serving import Model
# Initialize model ...
model = Model(
model_data= s3_path_for_model,
role=sagemaker_role,
framework_version="1.14"
我在AWS-Sagemaker上训练了一个xgboost模型,并创建了一个端点。现在,我想使用AWS Lambda和AWS API调用端点。我创建了一个lambda函数,并为我的xgboost模型添加了下面提到的代码。当我尝试测试它时,该函数抛出了一个ParamValidation错误。以下是我的代码
import json
import os
import csv
import io
import boto3
endpointname =os.environ['endpointname'] #name of the endpoint I created in sagemake
我使用内置的SageMaker语义分割算法训练了一个sagemaker语义分割模型.这会将ok部署到SageMaker端点,我可以从它成功地在云中运行推断。我想在边缘设备(AWS全景设备)上使用模型,这应该意味着用SageMaker Neo编译模型,使其符合目标设备的规范。
然而,不管我的目标设备是什么( Neo设置),我似乎无法使用Neo编译模型,因为我得到了以下错误:
ClientError: InputConfiguration: No valid Mxnet model file -symbol.json found
语义分段模型的model.tar.gz包含hyperparams.j
使用AWS (python),我创建了一个具有独立子网的VPC,以及许多接口端点。
我还推出了一款笔记本电脑
我为Co拆Git和Git Co拆Git创建了接口端点,但是当我的Sagemaker笔记本开始部署时,接口端点仍在创建,因此Cloudformation堆栈出现错误。
fatal: unable to access 'https://git-codecommit.us-east-1.amazonaws.com/v1/repos/SomeRepo/': Failed to connect to git-codecommit.us-east-1.amazonaws.com p
我正试着把spacy加载到SageMaker中。我在Jupyter notebook实例中运行以下代码
!pip install spacy
我最终得到了这个错误
gcc: error trying to exec 'cc1plus': execvp: No such file or directory
error: command 'gcc' failed with exit status 1
还有这个。
gcc: error: murmurhash/mrmr.cpp: No such file or directory
error: command
我试图使用SageMaker使用自己的病态学习ML模型,并使用github示例。
python代码如下:
# Define IAM role import boto3
import re
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from sagemaker import get_execution_role
import sagemaker as sage from time
import gmtime, strftime
role = get_execution_role()
ess = sage.Session(
我通过sagemaker实现了机器学习算法。
我已经为.net安装了SDK,并通过执行下面的代码进行了尝试。
Uri sagemakerEndPointURI = new Uri("https://runtime.sagemaker.us-east-2.amazonaws.com/endpoints/MyEndpointName/invocations");
Amazon.SageMakerRuntime.Model.InvokeEndpointRequest request = new Amazon.SageMakerRuntime.Model.InvokeEndpointR
我有一个简单的起泡端点你好世界模型。容器在本地可以正常工作,但是当部署在Sagemaker端点时,会出现以下错误。
{
"ErrorCode": "INVALID_INFERENCE_TYPE",
"Message": "Endpoint myEndpoint does not support this inference type."
}