Повторное размещение обученной модели в AWS SageMaker - PullRequest
0 голосов
/ 11 октября 2018

Я начал изучать AWS SageMaker, начиная с этих примеров, предоставленных AWS .Затем я внес некоторые изменения в эту конкретную настройку, чтобы она использовала данные из моего варианта использования для обучения.

Теперь, когда я продолжаю работать над этой моделью и настройкой, после того, как я один раз удалю конечную точку вывода, яхотел бы иметь возможность воссоздать одну и ту же конечную точку - даже после остановки и перезапуска экземпляра ноутбука (поэтому сеанс ноутбука / ядра больше не действителен) - с использованием уже обученных артефактов модели, которые загружаются в S3 в папке / output.

Теперь я не могу просто перейти непосредственно к этой строке кода:

bt_endpoint = bt_model.deploy(initial_instance_count = 1,instance_type = 'ml.m4.xlarge')

Я провел некоторый поиск - включая собственный пример размещения предварительно обученных моделей на Amazon ,но я немного растерялсяЯ был бы признателен за любые рекомендации, примеры или документацию, которые я мог бы подражать и адаптировать к своему делу.

1 Ответ

0 голосов
/ 15 октября 2018

Ваш комментарий верен - вы можете заново создать конечную точку с учетом существующей конфигурации конечной точки.Это можно сделать с помощью консоли, интерфейса командной строки AWS или клиентского приложения SageMaker.

...