当我尝试从s3加载数据时，sagemaker内核中的Jupyter notebook一直挂起
提问于 2019-10-31 14:35:15
在sagemaker jupyter notebook中，我运行以下代码从s3存储桶加载数据。
import boto3
import pandas as pd
from sagemaker import get_execution_role
role = get_execution_role()
bucket='bucketname'
data_key = 'filename'
data_location = 's3://{}/{}'.format(bucket, data_key)
data=pd.read_csv(data_location)然后内核死了，我看到一个弹出窗口，说“内核似乎已经死了，它会自动重启。”
在sagemaker中有没有从s3加载数据的简单方法？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2020-10-07 20:31:42
很可能你创建了一个实例太小的笔记本。大多数人在演示时使用ml.t2.medium，但可能需要ml.t2.large或更高版本。
请记住，t2是第二代产品，亚马逊网络服务保证下一代产品(t3)的成本效益()至少与上一代产品一样高。即使用ml.t3.medium或ml.t3.large。
Stack Overflow用户
发布于 2021-12-29 18:35:20
我遇到了同样的问题，并联系了AWS客服以增加实例。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/58645661
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