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使用AWS Sagemeker运行TensorFlow 2.0的最佳方法是什么？

截至今天（2019年8月7日），AWS不提供TensorFlow 2.0 SageMaker容器，因此我的理解是我需要构建自己的容器。

什么是最好的基本映像使用？示例Dockerfile？

我尝试将图像上传到 S3 使用serverless和 NodeJS，但上传后出现问题。在本地使用中，serverless-offline一切都像冠军一样工作，但部署后我收到此错误。然后我尝试拦截并检测发生了什么并看到这个结果：

图像主体中出现了一些奇怪的字符，例如<0x0a> 0x01 0x04

我也尝试过使用serverless-apigw-binary，但运气不好。

I'm trying to move a large file (~1.75GB) from S3 to EC2 instance in the same region.

Via AWS command line I can do it in ~13 seconds.

aws s3 cp s3://mybucket/myfile.txt ~

wget from the same EC2 instance (if I make the file public) does it in 34 seconds.

wget https://mybucket.s3.amazonaws.com/myfile.txt

My application via REST API can download it with the same speed as wget.

The instance is m5a.2xlarge which should have "Up to 10 Gbps" network. If …

我正在使用无服务器框架。后端为 node.js。我有几个微服务，所有其他微服务都运行良好，但现在我已经创建了我尚未使用的微服务，Axios但它仍然在控制台中抛出错误。另一个问题是，在我的本地系统中它运行良好，但是当我将其推送到服务器时，它开始产生问题。

这是抛出错误的示例代码

    const { IamAuthenticator } = require('ibm-watson/auth');
    const NaturalLanguageUnderstandingV1 = require('ibm-watson/natural-language-understanding/v1');

    async function textAnalyse(req, res) {
      const naturalLanguageUnderstanding = new NaturalLanguageUnderstandingV1({
      version: '2019-07-12',
      authenticator: new IamAuthenticator({
        apikey: 'API KEY'
      }),
    url: 'https://URL/natural-language-understanding/api'
    });

    const analyzeParams = {
       'text': HtmlToText.fromString('Test text here'),
       'features': {
         'entities': {
           'sentiment': true,
           'limit': 100
          }
        }
    };

    const analysis = await naturalLanguageUnderstanding.analyze(analyzeParams);

    // prepare the response object
    res.send({ analysis: analysis });
  }

AWS 云监视中的错误 { "errorType": "Runtime.ImportModuleError", "errorMessage": "Error: Cannot find …