Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
不活动后自动“停止”Sagemaker 笔记本实例?
我有一个 Sagemaker Jupyter 笔记本实例 我一直错误地将它留在网上过夜 不必要地花费了金钱 当没有活动 例如 1 小时 时 是否有任何方法可以自动停止 Sagemaker 笔记本实例 或者我必须制作一个自定义脚本 您可以使用
amazonwebservices
awslambda
amazoncloudwatch
amazonsagemaker
借助 AWS SageMaker,是否可以使用 sagemaker SDK 部署预先训练的模型?
我试图避免将现有模型训练过程迁移到 SageMaker 并避免创建自定义 Docker 容器来托管我们训练过的模型 我的希望是将我们现有的 经过训练的模型注入到 AWS 通过以下方式提供的预构建的 scikit learn 容器中 sage
python
amazonwebservices
scikitlearn
amazonsagemaker
将 xgboost.Booster 类转换为 XGBRegressor 或从 xgboost.Booster 加载 XGBRegressor
我从 Sagemaker 获得了一个模型 其类型为
python
xgboost
amazonsagemaker
XGBRegressor
如何使用 API 网关调用 sagemaker 推理端点
我正在尝试使用 AWS Integration 从 api 网关调用 sagemaker 推理端点 我不想在 API 网关和 sagemaker 运行时之间使用 lamdba 我跟着这个doc https docs aws amazon c
amazonwebservices
awsapigateway
amazonsagemaker
AWS Sagemaker 使用镶木地板文件进行批量转换作业?
我正在尝试使用镶木地板数据文件运行批量转换推理作业 但找不到任何内容 到处都说批量转换仅接受文本 csv 或 json 格式类型 出于测试目的 我确实尝试在 AWS 帐户内使用 lambda 函数来调用 parque 数据 但批量转换作业从
我们可以在 CloudWatch 中为 Sagemaker 笔记本实例生成自定义日志吗?
CloudWatch 默认记录 Sagemaker 实例的日志 例如内核启动 内核关闭 笔记本保存等 不过 我想列出一些自定义日志以及这些默认日志 请看一下所附图片 Sagemaker 笔记本实例的默认日志在 CloudWatch 中的外观
Sagemaker:如何在 Predictor 中设置 content_type(Sagemake > 2.0)?
请求帮助解决以下错误 调用 InvokeEndpoint 时发生错误 ModelError 操作 从模型收到客户端错误 415 和消息 不支持内容类型应用程序 八位字节流 支持 内容类型是文本 csv 文本 libsvm 这是相关代码 fr
python
amazonwebservices
amazonsagemaker
AWS SageMaker - 如何加载经过训练的 sklearn 模型以用于推理?
我正在尝试将使用 sklearn 训练的模型部署到端点 并将其作为预测的 API 我只想使用 sagemaker 来部署和使用我序列化的服务器模型joblib 仅此而已 我读过的每篇博客和 sagemaker python 文档都表明 sk
amazonwebservices
amazons3
scikitlearn
amazonsagemaker
ValueError:未找到 SavedModel 包!尝试将 TF2.0 模型部署到 SageMaker 时
我正在尝试将 TF2 0 模型部署到 SageMaker 到目前为止 我成功地训练了模型并将其保存到 S3 存储桶中 但是当我调用 deploy 方法 我从 cloudWatch 收到以下错误 ValueError no SavedMode
python
deployment
tensorflow20
amazonsagemaker
使用对象检测算法进行 SageMaker 托管 Spot 训练
我正在尝试使用新的托管点训练功能从现有模型开始训练对象检测模型 创建估计器时使用的参数如下 od model sagemaker estimator Estimator get image uri sagemaker Session bot
python
amazonwebservices
objectdetection
amazonsagemaker
将 SageMaker 管道模式与 tfrecords 的 s3 目录结合使用
我打电话给sagemaker tensorflow TensorFlow fit 当我使用时无限期挂起 没有错误消息Pipe代替File as the input mode 我相应地替换了TensorFlowDataset with Pip
tensorflow
deeplearning
amazonsagemaker
tensorflowdatasets
使用 CustomAttributes 调用 sagemaker 端点
我正在尝试调用我的 SageMaker 端点并传递指定的 CustomAttributes 参数here https boto3 amazonaws com v1 documentation api latest reference ser
amazonwebservices
amazonsagemaker
AWS Sagemaker 自定义用户算法:如何利用额外实例
这是一个基本的 AWS Sagemaker 问题 当我使用 Sagemaker 的内置算法之一进行训练时 通过增加训练算法的 instance count 参数 我能够利用将作业分配到许多实例所带来的巨大加速 然而 当我打包自己的自定义算法
amazonsagemaker
如何将重新训练的 Sagemaker 模型部署到端点?
With an sagemaker estimator Estimator 我想重新deploy https sagemaker readthedocs io en stable api training estimators html s
python3x
amazonwebservices
amazonsagemaker
aws sagemaker模型训练中是否有某种持久的本地存储?
我用aws sagemaker做了一些实验 从S3下载大数据集的时间是非常有问题的 特别是当模型仍处于开发阶段 并且你想要某种相对较快的初始反馈时 是否有某种本地存储或其他方式来加快速度 EDIT我指的是批量训练服务 它允许您以 Docke
amazonsagemaker
在 AWS Sagemaker pytorch-1.10-cpu-py38 应用程序上使用 htop 出现段错误
我正在尝试在 Pytorch 1 10 Python 3 8 CPU 优化的 AWS Sagemaker 容器中启动 htop 命令 这在我迄今为止使用过的其他图像中工作得很好 但在这一个图像中 该命令因段错误而失败 htop htop o
python
amazonwebservices
conda
amazonsagemaker
htop
AWS SageMaker - 在本地训练但部署到 AWS?
我在使用 SageMaker 时面临以下挑战 我已经下载了一本教程笔记本 https github com awslabs amazon sagemaker examples blob master sagemaker python sdk
amazonwebservices
amazonsagemaker
没有足够的权限访问 S3 中的数据
我正在关注以下教程入门 控制台 Amazon Personalize https docs aws amazon com personalize latest dg getting started console htmlAmazon Sa
amazonwebservices
amazons3
amazonsagemaker
是否可以在不使用 s3 的情况下在 sagemaker 中进行预测
我有一个 pkl 我想将其投入生产 我想对我的 SQL 服务器进行日常查询并对大约 1000 行进行预测 这文档 https docs aws amazon com sagemaker latest dg how it works batc
amazonwebservices
amazons3
awslambda
amazonsagemaker
AWS:FileNotFoundError:[Errno 2]没有这样的文件或目录
我正在尝试从我的 S3 存储桶将文件下载到 sagemaker 文件的路径是s3 vemyone input dicom images train 1 2 276 0 7230010 3 1 2 8323329 1000 151787516
amazonwebservices
amazons3
jupyternotebook
amazonsagemaker
1
2
»