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我尝试将通用句子编码器模型部署到 aws Sagemaker 端点，但出现错误 raise ValueError('no SavedModel bundles found!')

我在下面显示了我的代码，我觉得我的路径之一不正确

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import numpy as np
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.tensorflow.serving import Model

def tfhub_to_savedmodel(model_name,uri):
    tfhub_uri = uri
    model_path = 'encoder_model/' + model_name

    with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
        module = hub.Module(tfhub_uri) 
        input_params = module.get_input_info_dict()
        dtype = input_params['text'].dtype
        shape = input_params['text'].get_shape()

        # define the model inputs
        inputs = {'text': tf.placeholder(dtype, shape, 'text')}

        # define the model outputs
        # we want the class ids and probabilities …

我试图通过从我所属的松弛通道中提取消息/响应来创建一个小数据集。我想使用 python 从通道中提取数据，但是我无法找出我的 api 密钥。我在 slack 上创建了一个应用程序，但我不确定如何找到我的 api 密钥。我看到了我的客户端密码、签名密码和验证令牌，但找不到我的 api 密钥

这是我相信我正在努力完成的一个基本示例：

import slack
sc = slack.SlackClient("api key")
sc.api_call(
  "channels.history",
  channel="C0XXXXXX"
)

如果可能的话，我也愿意手动下载数据。任何帮助是极大的赞赏。