此错误通常与在将 Numpy 数组序列化为发送到 AWS Sagemaker 端点时遇到的问题有关。以下是将 Numpy 数组转换为 JSON 格式的示例代码,...
在 AWS Sagemaker 上创建一个 Jupyter Notebook,使用 pymongo 库连接并操作 MongoDB 数据库。以下是一个示例代码片段...
AWS SageMaker按使用时间计费,不会收取启动实例的费用。以下是一个Python示例,用于启动一个SageMaker Notebook实例,该实例将在启...
可能出现这种情况的原因是实例未正确配置 GPU 访问权限。为了解决这个问题,可以按照以下步骤操作:登录 AWS 控制台并找到 SageMaker 页面找到并进入...
AWS Sagemaker PySparkProcessor 可以通过指定实例计数和实例类型来控制处理集群的大小。但是,它目前没有默认的自动扩缩容功能。但是,可...
要实现Pipelines的EventBridge触发,您需要通过AWS Step Functions的有限状态机来触发AWS SageMaker Pipelin...
在AWS SageMaker Pipeline中,可能会出现模型端点部署失败的情况。如果出现此问题,请按照以下步骤进行排查并解决:检查IAM角色以确保您有足够的...
可能是因为脚本的格式不正确。在提交的代码前请确保以下三点:1、代码必须是可执行文件,即必须包含头文件#!/bin/bash。2、请确保脚本在您的存储库中,或者您...
在AWS Sagemaker Notebook上创建venv时,需要做一些额外的工作。以下是一些可能的解决方案:使用conda environment可以在AW...
确认您正在使用最新版本的AWS SageMaker Neo,并且已将PyTorch模型转换为ONNX格式。检查模型是否存在任何导入问题。确保所有导入的库都存在,...
AWS SageMaker Neo是一个机器学习模型优化工具,它可以帮助用户在多种设备上运行预训练模型,以提高模型的性能和准确性。相比之下,Native Opt...
通常情况下,这是由于代码/算法错误造成的,建议检查代码。另外,可能还需要检查网络连接和存储限制。以下是一些可能有用的代码示例,用于调试模型创建错误:检查是否可以...
可以通过在sagemaker训练作业中添加一个输出路径来保存模型工件。以下是一些示例代码:estimator = RLEstimator(entry_point...
问题描述:当在AWS SageMaker Jupyter Notebook中使用matplotlib或其他图像库生成图像时,有时会发现图像无法在notebook...
在 SageMaker 中载入 PyTorch 模型,需要特别注意该模型在实例环境中的版本和依赖库的设置。一些常见的错误原因包括: PyTorch 版本不一致、...
如果使用SageMaker TensorFlow Estimator API作为训练脚本入口,并在输入模型函数中使用TensorFlow Serving作为输出...
这种错误通常发生在尝试运行AWS Sagemaker时,其中提到的参数无效或缺失。出现此错误的原因可能是代码中的错误语法或缺少必要的参数。要解决此问题,您可以检...
该问题通常是因为使用的AWS账号中不存在指定的Sagemaker终端节点(endpoint)导致的。若确认账号中存在该终端节点,可以尝试使用以下代码示例重新指定...
AWS Sagemaker和Sagemaker_pyspark之间的主要区别在于它们使用的语言。Sagemaker_pyspark是一个在Spark集群上运行的...
该错误通常是因为在定义SageMaker管道时使用了Python类型的变量而不是序列化后的变量。为解决此问题,请使用SageMaker的DefaultSeria...