Amazon SageMaker是一个完全托管的AWS服务，使开发人员和数据科学家能够快速，轻松地构建，培训和部署任何规模的机器学习模型。
Sagemaker 实例中的 CUDA 路径可解决 NameError: name '_C' is not Defined with GroundingDINO
我正在尝试在 Sagemaker 实例（使用 GPU）中安装和使用接地恐龙，但出现错误： NameError：名称“_C”未定义 我发现原因是因为变量CUDA_HOME是...
TensorFlowModel 部署错误，未安装提供的requirements.txt 中的依赖项
我正在尝试部署 TensorFlowModel 并在 inference.py 文件中提供后处理... 我之前成功部署了模型并在笔记本中调用它，然后进行后处理...
如何使用 AWS SageMaker 为 NVIDIA Triton 的二进制数据协议配置 AWS API Gateway？
我已在 AWS SageMaker 上使用 NVIDIA Triton 推理服务器部署了一个模型，并尝试使用 AWS API Gateway 通过 REST API 公开它。这将使客户可以访问它。
从 s3 加载模型以使用 sagemaker 训练作业进行微调
我正在尝试微调一个使用 sagemaker 训练和作业进行训练并保存到 s3 的模型。 拥抱脸正在查看模型的存储库并抛出错误。 有什么办法吗...
使用 sagemaker 上托管的 LLm 和 LlamaIndex
我有一个托管在 sagemaker 端点上的 LLM 模型。我有一个代码，它与 langchain 一起使用 sagemaker 端点托管的 LLM。 从 langchain.embeddings 导入 SagemakerEndpointEmbeddings 内容_哈...
在 Flask 应用程序内调用 Sagemaker 中读取 CustomAttributes
我对我的 Sagemaker 端点进行了以下 lambda 函数调用： 导入操作系统 导入boto3 从 CustomModules.Logger 导入 setlogging 全局记录器 记录器 = setlogging() def lambda_handler(事件,
我已将张量流模型 model.tar.gz 上传到 Sagemaker，然后执行以下代码进行推理 导入boto3 导入 json 客户端 = boto3.client('sagemaker-runtime') 响应=客户。
使用部署在 eks 上的 Flask API 替换 sagemaker 推理 cal 的想法
为了节省成本，我们将训练管道部署为 eks 上的 docker 容器，并将 model.pkl 文件保存在 S3 上。我们在 eks 上运行 Flask 微服务，它加载并提供推理服务
AWS SageMaker studio CreateDomain 访问错误
我正在尝试使用快速启动方法设置 sagemaker studio。我有 IAM 角色，并添加了 AmazonSageMakerFullAccess。选择 VPC/子网后，我收到以下错误，
我想安装将在处理步骤中使用的附加软件包。 sklearn_processor = FrameworkProcessor（ estimator_cls=SKLearn, Framework_version='0.23-1', instance_type=&qu...
我尝试使用 1.7-1 版本的 Xgboost 算法训练数据集。调用 Xgboost 函数时，它会抛出如下错误。 2024-01-19:02:57:27:INFO] 导入框架
如何使用 `pipeline.start(execution_display_name)`
我想控制 SageMaker GUI 中显示的“名称”字段并向其传递根据 SageMaker Pipeline 执行确定的自定义值。 具体来说我想用一个时间-
我经常使用脚本模式部署AWS端点（将我的自定义Python添加到模型中），有时Python中可能会出现愚蠢的拼写错误。我立即在 CloudWatch 中看到它...
我尝试使用 Sagemaker 批处理变压器对 yolo-nas 的需求进行推理。 使用带有预训练权重的预训练模型。 但我收到错误： python3: 无法打开文件 '//serve': \[Err...
我尝试在 AWS Sagemaker 上托管模型，当我部署终端节点时，我想查看错误。为了查看它们，在过去的几周里我一直在检查 CloudWatch 日志，但现在它们不是
如何为 SageMaker 提取预构建的 docker 镜像？
我正在尝试为 SageMaker 提取预构建的 docker 映像。我能够成功通过 docker 登录 ECR（我的 AWS 凭证）。当我尝试提取图像时，我得到了标准的无基本身份验证信用......
自从 https://repost.aws/knowledge-center/sagemaker-lifecycle-script-timeout 创建这个问题对我来说不起作用。 这是版本问题。所以我想要在我的
AWS SageMaker 端点：调用 boto3.client("s3") 时出现超出最大递归深度错误
当我尝试在已部署的 SageMaker 端点（对于 TensorFlow 模型）上调用 .predict() 时，遇到最大递归深度超出错误。我已将日志语句放入推理脚本中，
EventBridge 未触发 AWS SageMaker Pipelines
我使用 AWS Python SDK 创建了一个新的 SageMaker 管道，一切正常，我可以触发我的管道，并且使用 SDK 和以下简单命令可以完美运行： 管道.upsert(
使用 JumpStart 进行 Sagemaker 端点调用
我在 sagemaker 端点后面部署了一个经过微调的模型。当我遵循官方教程时（在这里，我尝试使用以下代码调用端点： 响应 = client.invoke_end...