我正在尝试将TF2.0model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()方法时，我从cloud Watch得到以下错误 ValueError: no SavedModel bundles=sagemaker_session)
predictor = model.deploy(initial_instance_count=1, instance_
浏览 15提问于2020-01-24得票数 2
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我正在尝试使用amazon sagemaker部署tensorflow keras模型。过程成功完成，但是当直接使用keras进行预测和调用sagemaker端点进行预测时，我得到了不同的预测结果。我在将模型部署到sagemaker时使用了步骤。
# predict using amaz
浏览 1提问于2021-07-31得票数 1
我尝试将通用句子编码器模型部署到aws Sagemaker端点，并得到错误raise ValueError('no SavedModel bundles found!')我已经展示了下面的代码，我有一种感觉，我的路径之一是不正确的import tensorflow_hub as hubfrom sagemakerimport
浏览 15提问于2019-07-24得票数 4
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我面临着在AWS SageMaker上服务tensorflow模型的问题。我在SageMaker环境之外训练了模型，现在我有了一个savedmodel.pb文件，我需要将它部署到SageMaker端点上。因此，我简单地压缩了模型文件并将其上传到一个S3桶中。现在，在尝试创建端点时，我在Cloudwatch日志中得到以下错误：
浏览 0提问于2019-02-11得票数 2
我有一个tensorflow 2.0模型，我想部署到AWS sagemaker端点。我已经将模型移到了S3存储桶中，并执行了以下代码，但由于没有TF2.0图像，因此出现了下面的错误。如果我尝试使用不同的版本(例如1.4、1.8)进行部署，我会收到ping超时错误。失败。from sagemaker.tensorf
浏览 16提问于2019-11-19得票数 0
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我尝试使用以下指令将EfficientDet模型从tf2对象检测api部署到sagemaker：
ValueError: no SavedModel bundles found!
浏览 12提问于2022-05-28得票数 0
你好，我在TFHub MobileNet模块(SavedModel TF2.0)上使用迁移学习技术后，将一个SavedModel文件转换为TFLite文件，使用了这个源代码，并尝试在Tensorflow通常，准确率应该在0.000到1.000的范围内。但是使用我转换后的TFLite模型，精度范围从-400到500.00++变化很大
仅供参考，我已经修补了IMAGE_MEAN和IMAGE_STD的值(255f,0f)和
浏览 29提问于2020-05-06得票数 1
我正在尝试将一个经过学习训练的模型部署到端点，并将其作为预测的API。我想要使用的只是使用joblib序列化的部署和服务器模型，仅此而已。我读过的每一个博客和sagemaker文档都显示，sklearn模型必须经过关于sagemaker的培训，才能部署到sagemaker中。在阅读SageMaker文档时，我了
浏览 5提问于2020-12-06得票数 3
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我在定制数据集上训练了OD模型。我想将模型部署为API。该模型将用于实时推理，我计划在一个API市场上赚钱，比如AWS，Rakuten的快速API等等。我担心的是，如果OD模型是作为API提供的，在视频流(监视摄像头馈送)上执行实时预测会带来网络延迟，从而使应用程序变得更慢。是否有其他替代方案来解决延迟问题？例如，如果我打包要在客户端系统上执行的代码和工件，则可以消除网络延迟，但有可能暴露模型、代码等。因此API似乎是我的用例的理想解决方案。
执行这种
浏览 19提问于2021-12-06得票数 0
我正在尝试在R环境中部署一个使用Amazon sagemaker训练的XGBoost模型。sagemaker生成的模型存储为Python pickle对象。使用R中的{reticulate}包，我可以将模型导入R中。然而，与在相同的测试数据集上直接在Amazon sagemaker上使用模型相比，在R中本地使用模型会给出非常不同
浏览 18提问于2019-01-17得票数 0
我有一个预先训练的角膜模型(model.h5)，这是一个用于图像分类的CNN。我的目标是将模型部署在sagemaker上，并使用lambda函数与sagemaker端点进行接口并进行预测。sagemaker上的端点时，会得到不同的结果。下面是将模型部署为端点的代码：
import tensorfl
浏览 1提问于2021-05-12得票数 0
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我有一个预先训练的模型，将文本从英语翻译成马拉松语。你可以在这里找到它。我正在寻找一种方法来部署它，以便用户可以将其作为API使用 部署模型的指导原则可以在这里找到...https://gitlab.com/shantanuo/dlnotebooks/blob/master/sagemaker/01-Image-classification-transfer-learning-cifar10.ipynb 我想
浏览 99提问于2019-03-03得票数 3
我正在尝试将tensorflow模型部署到sagemaker上的异步端点。我以前使用以下代码将相同的模型部署到实时端点：使用source_dir参数；我能够在我的模型中
浏览 12提问于2022-09-03得票数 0
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情况： 我已经创建了几个模型，每个模型都经过了几天的训练，我们已经准备好从本地测试转移到服务环境。gfile.FastGFile(graph_file_name, 'wb') as f:
f.write(output_graph_def.SerializeToString()) 现在，当尝试部署到服务环境(Sagemaker，使用正确的目录结构和文件命名约定)时，系统返回 2019-06-04 22:38:53.794056: I e
浏览 37提问于2019-06-06得票数 2
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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 )。ValidationException) Cannot create already existing endpoint "arn:aws:sagemaker
浏览 6提问于2020-10-02得票数 3
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简单地说，我想对我使用SageMaker实验创建的XGBoost模型执行批处理转换。我在存储在S3中的csv数据上训练了我的模型，为我的模型部署了一个端点，成功地用一条csv线击中了所述端点，并得到了预期的推断。现在，我尝试使用从上面的教程创建的模型来运行批处理转换，但我遇到了错误(跳到底部查看我的错误日志)。在我开始讨论错误之前，我想展示一下我的批处理转换代码。'ValueError&#
浏览 1提问于2021-02-12得票数 0
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我是一个新手，读过关于WAB的文章，但我想澄清一下基本的区别--我的意思是使用tomcat中嵌入的osgi，制造一场战争与制造一个WAB？1)嵌入tomcat的OSGI3)使用WAB
浏览 3提问于2012-07-05得票数 7
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在将驼峰路由部署到FuseESB时，当FuseESB尝试启动jar文件时，它在日志中显示以下异常：(objectClass=org.apache.camel.spi.LanguageResolver))
这会导致捆绑包进入几分钟的宽限期，在此之后它将超时，其状态将变为失败。请注意，我
浏览 53提问于2013-02-16得票数 0
我在mlflow注册表中也有一个模型，我想使用mlflow sagemaker run-local部署它，因为在本地测试之后，我将把所有东西都部署到亚马逊网络服务和Sagemaker。我的问题是，当我运行： export MODEL_PATH=models:/churn-lgb-test/2mlflow sagemaker run-local
浏览 8提问于2020-07-27得票数 2
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