Немного запутался с автоматизацией переобучения модели Sagemaker.
В настоящее время у меня есть экземпляр ноутбука с моделью LinearLerner Sagemaker, выполняющий задачу классификации. Итак, используя Estimator, я провожу обучение, а затем развертываю модель, создавая Endpoint. Впоследствии, используя функцию Lambda для вызова этой конечной точки, я добавляю ее к API Gateway, получая конечную точку api, которая может использоваться для запросов POST и отправлять ответ с классом.
Теперь я столкнулся с проблема переподготовки. Для этого я использую подход serverless и функцию lambda, получающую переменные среды для training_jobs. Но проблема в том, что Sagemaker не позволяет переписать учебное задание и можно только создать новое. Моя цель - автоматизировать ту часть, когда новое задание по обучению и новая конфигурация конечной точки будут применяться к существующей конечной точке, и мне не нужно ничего менять в шлюзе API. Возможно ли как-то автоматически присоединить новую конфигурацию конечной точки к существующей конечной точке?
Спасибо