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我目前正在尝试将MLFlow跟踪实现到我的训练管道中，并希望记录每个训练作业的超参数调优的超参数。 有人知道如何获取在sagemaker培训作业界面(在AWS控制台上)上可以看到的超参数列表吗？有没有其他更聪明的方法来列出模型在Sagemaker中的性能对比(并显示)？ 我假设一定有一种简单的、Pythonic式的方法( boto3或sagemaker</
浏览 14提问于2020-06-11得票数 0
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我的问题是：
你知道sagemaker_pyspark是否能执行超参数优化吗？我对entry_point和container/image_name (来自s
浏览 2提问于2021-03-26得票数 1
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SageMaker在亚马逊网络服务上提供了一个完整的机器学习开发环境。它与Amazon SageMaker Python SDK一起工作，允许Jupyter笔记本与该功能进行交互。这也提供了使用Amazon SageMaker Feature Store的路径。 有没有适用于SageMaker的REST API？假设一个人想创建自己的自定义UI，但仍然使用SageMaker功能，这可能吗？ 可以使用
浏览 26提问于2021-06-30得票数 0
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我已经培训了一个信用欺诈数据集的AWS Sagemaker，并创建了一个端点的模型。假设我想为我的朋友提供服务。他有一些信用数据，并想知道交易是否欺诈。他想用我的端点。我该怎么分享呢？应该共享端点的ARN吗？我不认为这是正确的方式。如果没有公共帐户，他将无法使用它。，，还是有其他方式
浏览 1提问于2019-11-11得票数 2
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我已经使用存储在S3中的csv文件创建了K-means培训工作。我的文件有什么问题？下面是我传递给sagemaker.create_training_job的参数 HyperParameters={
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
我想在SageMaker的帮助下，使用我的机器学习模型来获得实时预测。我想直接在我的网站上得到推论。如何使用已部署的模型进行预测？
浏览 1提问于2018-11-21得票数 6
我正在为SageMaker和气流部署一个完整的ML管道。我想将培训和处理部分工作分开。
我有一个关于SageMakerProcessingOperator()的问题。这个操作符依赖于函数。当使用这个操作符时，我想要扩展用于处理的基本码头图像，以便使用自制的脚本。目前，当我将容器推送到aws时，处理工作正常。但是，我更愿意使用存储在打包模型中的脚本的一部分(使用tar.gz格式)。为了训练和注册模型，我们可以指定用于扩展sage
浏览 7提问于2022-05-02得票数 0
我正在尝试使用最新的SageMaker Python SDK (v2.23.0)来实现一个包含超参数调优作业的SageMaker管道。但是，我在模块sagemaker.workflow.steps或sagemaker.workflow.step_collections中没有看到任何我可以使用的东西。有一个TrainingStep类，但它不是用于HPO的。
现在还不支持吗？
浏览 2提问于2020-12-29得票数 0
我已经在SageMaker端点上部署了一个深度学习模型，可以使用sagemaker_client.invoke_endpoint请求/获取答案。但是每个invoke_endpoint都接受单个主体。def sagemaker_handler(doc): response = sagemaker_client.invoke_endpoint
浏览 24提问于2019-01-17得票数 1
通过awscli的kafka命令在ubuntu中不受支持吗？我们是否必须使用“AmazonLinux2AMI (HVM)，SSD卷类型”用于任何与MSK交互的消费者/生产者？aws kafka help显示：
aws帮助aws: error:参数命令:无效选择，有效选择如下：
acm \ alexaforbusiness应用程序-自
浏览 1提问于2019-05-07得票数 0
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当尝试在sagemaker上使用Huggingface估计器时，请在亚马逊SageMaker上进行培训。,)关于在上使用更新版本进行推理，有一点值得注意，但是使用Huggingface估计器进行训练的方法似乎是一种复杂的</em
浏览 25提问于2022-11-23得票数 3
下面是我正在努力实现的目标的高级图片:我想用spark作为一个计算来训练一个模型，所有这些都是在SageMaker中使用他们的训练Job。我需要使用火花计算后端的原因是，使用当前数据集的培训不再适合内存。
我希望使用SageMaker培训作业设置，这样我就可以使用SM超参数优化工作来为LightGBM找到最佳的超级参数。现在，我知道了在SM中运行自定义培训的一般方法:以某种方式构建一个容器，然后从ECR中提取它，
浏览 3提问于2022-01-24得票数 2
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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。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。 现在我面临着再培训的问题。但问题是Sagemaker不允许重写培训作业，只能创建新的培训作业。我的<
浏览 23提问于2020-07-11得票数 4
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我有自己的经过训练的TF对象检测模型。如果我尝试在AWS Sagemaker中部署/实现相同的模型。它不起作用。我已经在Sagemaker中尝试过TensorFlowModel()。但是有一个叫做入口点的参数--如何创建用于预测的.py文件？
浏览 24提问于2020-04-23得票数 1
我是SageMaker的新手，我尝试使用我自己的病态学习算法。我用的是码头。我试图执行与下面github帐户中描述的相同的任务：你能解释一下吗？
谢谢
浏览 1提问于2018-08-10得票数 1
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我正在尝试使用S3中的模型构件中的CDK部署。
Sagemaker模型需要execution_rol_arn。因此，我使用CDK创建了一个角色，并将其作为sagemaker模型的参数传递。但是如果通过这个命令添加对资源的依赖，sagemaker_model.add_depends_on(model_role)。它给了我这个错误。type of argument target must be aws_cdk.CfnResource; got aws_cd
浏览 14提问于2022-11-25得票数 0
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这可能是一个非常的问题，但我还是会尝试的。我希望显式地为给定的模型版本在Model注册表中设置Stage列：此图片来自文档，只有在运行示例SageMaker项目MLOps模板时才会设置它们。当我手动创建Model Package (即Model Version)时，列仍然是空的。我该怎么设置呢？我叫什么API？我已经彻底检查了SageMaker MLOps项目生成的所有文件(CodeBuild Build
浏览 1提问于2021-12-01得票数 4
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我已经在SageMaker上一起训练了模型和预处理。通过预处理，我的意思是我根据这个https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/master/src/sagemaker/tensorflow/deploying_tensorflow_serving.rst添加了带有input_handler和output_handler函数的inference.py文件
浏览 15提问于2020-01-10得票数 0
我正在尝试使用AWS集成从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。我按照这个doc来设置api网关方法，但它失败了。如何从API网关调用sagemaker推理端点？ Web浏览器-> API网关-> Sagemaker端点
浏览 47提问于2019-02-14得票数 4
在sage maker studio中，我们如何将标记应用到由用户在工作室中创建的资源上。据我所知，标签可以应用于在域下创建的用户。这些标记是否自动传播到在studio中创建的笔记本。
浏览 6提问于2022-07-15得票数 -1
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