我已经在Sagemaker中构建了一个自定义模型，并通过pickle序列化了该模型。我想通过Sagemaker主机服务部署我的模型，并通读本文
但我迷失在如何使用目前未作为Amazon Estimator一部分实现的算法为自定义模型构建自己的Docker容器。如何构建自己的docker映像以加载到ECR中，然后构建允许我创建端点的容器？
浏览 17提问于2019-03-28得票数 3
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 # 's3://..../model.tar.gz'
my_esti
浏览 0提问于2020-08-10得票数 4
我正在AWS Sagemaker中为一个开箱即用不受支持的框架编写一个自定义的Estimator。我有自己的docker镜像用于训练，并将训练代码捆绑到镜像中，这迫使我在每次代码更改时重新构建镜像。我想做的是创建一个Estimator，它使用这个镜像，并接受一个文件作为入口点，就像内置
浏览 11提问于2019-07-10得票数 4
我最近开始从事sagemaker的工作，我试图理解每一行代码在sagemaker示例中的作用。我被以下代码卡住了。我正在研究银行数据的逻辑回归。from sagemaker.amazon.amazon_estimator import get_image_uri
有人能解释一下get_image_uri是做什么的吗？任何人也可以分享一个链接或一些东西，其中每一行代码都与sagemaker</
浏览 0提问于2019-09-19得票数 1
我对SageMaker非常陌生。在我的第一次交互中，看起来AWS SageMaker要求您从它的笔记本开始。我有一套训练已经准备好了。是否有一种方法可以绕过设置笔记本，只从上传培训集开始？如果有人知道符合我上述需要的例子，那就太好了。
浏览 0提问于2018-03-08得票数 0
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我在amazon sagemaker上使用aws blazingtext算法训练了一个模型，并且我能够使用sagemaker部署一个端点。然而，在我的情况下，这并不划算，我想在本地运行它。我所拥有的是经过训练的模型，它保存为我从我的s3存储桶中下载的"model.tar.gz“文件。我在网上读到，您可以使用tensorflow和docker镜像部署模型，但我只想使用本地计
浏览 1提问于2019-07-02得票数 2
我有一个经过预先训练的BERT模型，它是在Google平台上训练的，该模型存储在一个.tar.gz格式的文件中，我想将这个模型部署到SageMaker中，并且能够通过API触发模型，我如何实现？我发现和我在这里问的有一点关系，但是它是针对一个科学学习模型的，我是这个领域的新手，有人能给我一些关于这个的指导吗？非常感谢。
浏览 0提问于2020-11-21得票数 1
我试图避免将现有的模型培训过程迁移到SageMaker，并避免创建自定义的Docker容器来承载经过培训的模型。我的希望是将我们现有的、经过训练的模型注入到预建好的scikit学习容器中，这是AWS通过提供的。我发现的所有示例都需要首先对模型进行培训，这将在SageMaker中创建模型/模型配置。是否有可能为deploy方法提供经过训练的</em
浏览 1提问于2019-02-28得票数 8
我是ML world的newbee。我有一个docker图像，其中包含所需的自定义模型文件。您的帮助我们将不胜感激。
浏览 0提问于2020-01-10得票数 1
我创建了一个自定义的docker容器来在Amazon Sagemaker上运行Catboost，遵循这个演示(https://github.com/aws-samples/sagemaker-byo-catboost-container-demo/blob/master/Catboost_container_for_SageMaker.ipynb)。我现在想使用这个
浏览 35提问于2021-01-03得票数 4
使用sagemaker.estimator.Estimator，我想在再培训后重新创建一个模型(用新数据调用fit )。当我把这叫做我犯了个错误when calling the CreateEndpoint oper
浏览 6提问于2020-10-02得票数 3
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我一直在使用Amazon Sagemaker Notebook为NLP任务构建pytorch模型。我知道您可以使用Sagemaker进行训练、部署、超参数调优和模型监控。但是，看起来您必须创建一个推理端点，以便监视模型的推理性能。我已经设置了一个EC2实例来在我们的模型上执行推断任务，这个模型目前在一个开发箱中，而不是使用端点来创建 是否可以使用Sagem
浏览 5提问于2020-09-19得票数 1
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对于一个小的测试数据集，像model = xgboost_estimator.fit(training_data)这样的东西使用sagemaker_pyspark运行4分钟是正常的吗？我看到它下面所做的是训练模型，并创建一个端点，以便能够提供它的预测服务，我假设这个端点部署在当前创建并启动的EC2实例上。如果我错了就纠正我。(1)
如果是这样的话
浏览 2提问于2021-03-26得票数 1
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我正在构建一个Sagemaker批处理推理管道，对使用sagemaker.sklearn.processing.SKLearnProcessor和sagemaker.sklearn.estimator.SKLearn使用该类及其.create_model()方法的优点是，我可以将创建的模型(在推断之前处理特性)合并到部署在端点上的sagemaker.pipeline.PipelineModel中。因
浏览 13提问于2022-09-25得票数 -1
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对Sagemaker重新训练模型的自动化有点困惑。 目前，我有一个带有Sagemaker LinearLerner模型的notebook实例来执行分类任务。因此，我使用Estimator进行训练，然后部署模型创建Endpoint。然后使用Lambda函数调用这个端点，我将它添加到接收api端点的API Gateway中，该端点可用于POST请求并通过类发送回响应。 现在我面临着再培
浏览 23提问于2020-07-11得票数 4
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我有一个python代码和一个模型，它是经过预先训练的，并且在代码i的同一个目录中有一个model.pkl文件，现在我必须运行或将它部署到aws，但是没有得到任何解决方案，因为aws只支持两个命令训练，目前，我正在使用命令"python filename.py“运行该程序，并且它正在成功运行--我希望在aws上运行同样的程序。
有什么解决办法吗？我尝试将模型部署到s3并在部署时调用，我不知道它是正确的还是错误的。
浏览 3提问于2019-10-09得票数 3
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我正在做一个网站上的消费者行为分析项目，并实时预测用户的恶意活动。为用户进行的每一次点击收集点击数据。
我正在使用多个AWS服务，如kinesis stream、Lambda和sagemaker。我已经创建了一个自动编码器模型，并将其部署为sagemaker端点，当通过Kinesis流从网站接收到新的点击数据时，将使用lambda调用该端点。因为sagemaker
浏览 25提问于2021-06-07得票数 1
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我已经在基于PyTorch估计器的sagemaker上训练了一个自定义模型。
训练已经完成，我验证了模型工件已经保存到s3位置。我想将经过训练的模型加载到我的sagemaker笔记本中，这样我就可以执行分析/推理，等等。我这样做了，如下所示，但我不确定这是否是正确的方法，因为它要求实例类型，据我所知，如果我要加载已经训练好的估计器，我需要在开始部署模型进行推理时声明使用哪种类型的计算实例。estimator
浏览 1提问于2021-07-15得票数 0
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我有一个自定义机器学习预测模型。我还有一个用户定义的Estimator类，它使用Optuna进行超参数调优。我需要将这个模型部署到SageMaker，以便从lambda函数调用它。在为模型和估计器创建容器的过程中，我遇到了麻烦。
我知道SageMaker有一个可以用于Optuna的scikit学习容器，但是我如何利用它来包含来自我自己的Estimator类
浏览 3提问于2020-06-25得票数 5
这是我第一次使用sagemaker来服务我自己的自定义tensorflow模型，所以我一直在使用中介文章来帮助我入门：
“生产变体默认值的主容器没有通过ping健康检查。请检查此端点的
浏览 2提问于2019-12-23得票数 5
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