标签: amazon-sagemaker

我正在尝试为 SageMaker 提取预构建的 docker 映像。我能够成功docker login获取 ECR（我的 AWS 凭证）。当我尝试拉取图像时，我得到了标准no basic auth credentials。

也许我误解了...我认为这些 ECR URL 是公开的。

$(aws ecr get-login --region us-west-2 --no-include-email)

docker pull 246618743249.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn

背景：我是 Python 世界的新手，正在使用 Plotly 在 Python 中创建基本图形。我使用 AWS Sagemaker 的 JupyterLab 来创建 python 脚本。

问题：我一直在尝试运行 Plotly 网站上提到的基本代码，但即使这些代码也返回空白图表。

我自己尝试的问题解决：

1. pip安装plotly版本4.6.0

2. https://plotly.com/python/getting-started/上提到的 JupyterLab 支持步骤已经执行

代码示例：

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=go.Bar(y=[2, 3, 1]))
fig.show()

我正在寻找更新 Sagemaker 端点的最简单的解决方案。我唯一想要更改的是 docker 映像（以更新代码）。

我正在计算机上构建新的 Docker 映像，然后将其上传到 ECR（我计划在不久的将来在 CI/CD 中执行此操作）。

根据我的理解，最简单的方法似乎是创建一个新的EndpointConfig，然后调用UpdateEndpointAPI将端点切换到新的配置，然后删除旧的EndpointConfig。有谁知道更简单的方法吗？或者任何人都可以确认这是最简单的方法吗？

我正在尝试从 pickle 文件加载序列化的 xgboost 模型。

import pickle
def load_pkl(fname):
    with open(fname, 'rb') as f:
        obj = pickle.load(f)
    return obj

model = load_pkl('model_0_unrestricted.pkl')

打印模型对象时，我在 linux（AWS Sagemaker Notebook）中收到以下错误

    ~/anaconda3/envs/python3/lib/python3.6/site-packages/xgboost/sklearn.py in get_params(self, deep)
    436             if k == 'type' and type(self).__name__ != v:
    437                 msg = 'Current model type: {}, '.format(type(self).__name__) + \
--> 438                       'type of model in file: {}'.format(v)
    439                 raise TypeError(msg)
    440             if k == 'type':

~/anaconda3/envs/python3/lib/python3.6/site-packages/sklearn/base.py in get_params(self, deep)
    193         out = dict()
    194         for key in self._get_param_names():
--> 195 …

我正在尝试使用此处提供的教程在 SageMaker Studio 中创建一个简单的管道： https: //sagemaker-immersionday.workshop.aws/lab6.html

我已经遵循了每一步，一切看起来都很好，但是当我将代码推送到存储库时，没有创建新的管道执行。

SageMaker Studio 中没有错误，并且定义了 Amazon EventBridge 规则（用于触发管道执行）。

有谁知道如何解决这个问题？

我有一个Sagemaker实例现在运行了一段时间.我没有改变它们之间的任何东西,但现在我再也看不到Cloudwatch上的新日志了.旧日志仍然存在,但是从2天开始没有新的日志.

Sagemaker实例仍在运行.它只是不再记录了.由于代码没有改变,我没有任何时间依赖,我很确定我达到了极限.但我不知道哪一个:

• 日志组只有一个日志流
• 单个日志流的大小为175MB.

我发现CloudWatch Logs Limits和CloudWatch Events Limits,但这对我没有帮助.

可能是什么问题呢？我怎么调查呢？

根据AWS文档,这不应该发生.一般AWS支持没有帮助.

GCP 终于发布了托管 Jupyter 笔记本。我希望能够通过连接到笔记本电脑在本地进行交互。IE。我使用 PyCharm 通过传递其 URL 和令牌参数来连接到外部配置的 jupyter notebbok 服务器。

问题也适用于 AWS Sagemaker 笔记本。

我第一次从我的笔记本电脑上运行 sagemaker。当我尝试启动会话时，出现此错误 ValueError：必须使用 SageMaker 支持的区域设置本地 AWS 配置

本地配置设置为 Sagemaker 支持的 eu-west-1。

我将区域更改为 us-west-2 并返回，但没有任何变化。当然，为了以防万一，每次更改后我都重新启动了笔记本内核。

import boto3

import re

import os

import numpy as np

import pandas as pd

import sagemaker as sage

boto_session = boto3.Session(profile_name="bennu")

session = sage.Session(boto_session=boto_session) #this is where the error appears

我希望会议开始并进入下一步。完整的笔记本在这里https://github.com/PacktPublishing/Hands-On-Machine-Learning-Using-Amazon-SageMaker-v-/blob/master/section_1/train_and_deploy_your_first_model_on_sagemaker.ipynb

我正在尝试在免费套餐 AWS Sagemaker 中创建 XGBoost 模型。我收到以下错误：

“ResourceLimitExceeded：调用 CreateEndpoint 操作时发生错误 (ResourceLimitExceeded)：帐户级服务限制“端点使用的ml.m5.xlarge”为 0 个实例，当前利用率为 0 个实例，请求增量为 1 个实例”。。

我应该使用什么正确的 train_instance_type ？

这是我的代码：

# import libraries\nimport boto3, re, sys, math, json, os, sagemaker, urllib.request\nfrom sagemaker import get_execution_role\nimport numpy as np                                \nimport pandas as pd                               \nimport matplotlib.pyplot as plt                   \nfrom IPython.display import Image                 \nfrom IPython.display import display               \nfrom time import gmtime, strftime                 \nfrom sagemaker.predictor import csv_serializer   \n\n# Define IAM role\nrole = get_execution_role()\nprefix = \'sagemaker/DEMO-xgboost-dm\'\ncontainers = {\'us-west-2\': \'433757028032.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/xgboost:latest\',\n              \'us-east-1\': \'811284229777.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/xgboost:latest\',\n …

我怎样才能删除一个Amazon Sagemaker Ground Truth Labeling Job？

在控制台上找不到该选项。