我正在使用自定义的码头图像在SageMaker上训练一个模型。我需要指定用于存储检查点的本地路径(容器中的路径),以便SageMaker可以将其输出复制到S3。根据这里的文档,我可以在初始化估计器时做到这一点:
# The local path where the model will save its checkpoints in the training container
checkpoint_local_path="/opt/ml/checkpoints"
estimator = Estimator(
...
image_uri="<ec
我正在尝试训练Tensorflow Estimator,并将创建的模型工件上传到S3。训练作业成功完成,但是我们收到一个警告,说“没有模型工件保存在路径/opt/ml/model下。您的训练作业不会将任何模型文件保存到S3。”当我们试图在SageMaker中部署模型时,这就成了一个问题。我的理解是Estimator对象会自动将模型工件保存到/opt/ml/model。 其主要思想是通过sagemaker进行训练、部署和测试。我们有一个entry.py脚本、一个.py培训脚本和实例化Estimator对象的实际sagemaker笔记本 #BEGINNING OF TRAINING SCRIPT
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