Вызвать конечную точку после развертывания модели: [Err 104] Сброс соединения по пиру - PullRequest
Новая
       10

Вызвать конечную точку после развертывания модели: [Err 104] Сброс соединения по пиру

0 голосов
/ 28 апреля 2019

Я новичок в Sagemaker.Я развернул свою хорошо натренированную модель в тензорном потоке, используя файлы Json и Weight.Но странно, что в моей записной книжке я не увидел надпись «Конечная точка успешно построена».Отображается только следующее: 

--------------------------------------------------------------------------------!

Вместо этого я нашел номер конечной точки на моей консоли.

import sagemaker
from sagemaker.tensorflow.model import TensorFlowModel
        predictor=sagemaker.tensorflow.model.TensorFlowPredictor(endpoint_name, sagemaker_session)
data= test_out2
predictor.predict(data)

Затем я пытаюсь вызвать конечную точку с помощью 2D-массива: (1) Если мой 2D-массив имеет размер (5000, 170), я получаю ошибку: 

ConnectionResetError: [Errno 104] Connection reset by peer

(2) При уменьшении массива до размера (10 170), ошибка: 

ModelError: An error occurred (ModelError) when calling the InvokeEndpoint operation: Received server error (500) from model with message "". See https://us-east-2.console.aws.amazon.com/cloudwatch/home?region=us-east-2#logEventViewer:group=/aws/sagemaker/Endpoints/sagemaker-tensorflow-2019-04-28-XXXXXXXXX in account 15XXXXXXXX for more information.

Любое предложение, пожалуйста?Нашел похожий случай в github, https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/issues/589.

Это похожий случай, пожалуйста?

Большое спасибо заранее!

1 Ответ

1 голос
/ 01 мая 2019

Первая ошибка с размером данных (5000, 170) может быть связана с проблемой емкости. Предсказание конечной точки SageMaker имеет ограничение размера 5 МБ. Так что, если ваши данные больше, чем 5 МБ, вам нужно порезать их на куски и вызвать прогнозирование несколько раз.

Для второй ошибки с размером данных (10, 170) в сообщении об ошибке предлагается просмотреть журналы. Вы нашли что-нибудь интересное в журнале cloudwatch? В этом вопросе можно поделиться чем-нибудь?

...