在本地SageMaker笔记本(使用VS代码)中运行XGBoost是没有问题的,但使用AWS承载的容器来训练XGBoost模型会导致错误(容器名:246618743249.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:1.0-1-cpu-py3)。
Jupyter笔记本
import sagemaker
session = sagemaker.LocalSession()
# Load and prepare the training and validation data
...
# Upload the training and
我试图从这里指定的公共aws注册表中提取一个预先构建的xgboost映像:,但是,每当我运行sagemaker管道时,我都会得到以下错误:
ClientError: Failed to invoke sagemaker:CreateModelPackage.
Error Details: Access denied for registry ID: 246618743249, repository name: sagemaker-xgboost.
Please check if your ECR image exists and has proper pull permissions fo
指向AWS笔记本的链接,以供参考
我正在使用笔记本中的示例来创建端点并将其部署到AWS SageMaker云中。我已经通过了本地的所有检查,当我尝试部署端点时,我会遇到这个问题。
和记录
云监视日志的UnexpectedStatusException: Error hosting endpoint sagemaker-xgboost: Failed. Reason: The primary container for production variant AllTraffic did not pass the ping health check. Please check CloudWa
我试图导入机器学习算法容器(XGBOOST),以下代码似乎不起作用:
from sagemaker.amazon.amazon_estimator import get_image_uri
container = get_image_uri(boto3.Session().region_name, 'xgboost')
我收到以下错误,说明该文件不工作:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/sagemaker/im
我已经构建了一个组合使用自定义转换器(使用SKLearn转换器和XGBoost模型)的SageMaker管道。示例管道如下所示: from sagemaker.model import Model
from sagemaker.pipeline import PipelineModel
import boto3
from time import gmtime, strftime
timestamp_prefix = strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", gmtime())
scikit_learn_inferencee_model = sklearn
下面的代码在云中的sagemaker笔记本中工作得很好。在本地,我还通过aws创建了aws凭据。就我个人而言,我不喜欢笔记本(除非我做一些EDA之类的)。因此,我想知道是否还可以从本地机器(例如,在visual代码中)激发这些代码,因为它只告诉sagemaker无论如何要做什么?我想这只是一个验证和获取会话对象的问题吗?谢谢!
import boto3
import os
import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.inputs import TrainingInput
from sagema
获取错误:在调用720646828776.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:0.90-2-cpu-py3操作时发生了一个错误(ValidationException):用于超参数优化任务的目标度量mse对算法无效。选择有效的目标度量.
import datetime
import time
import tarfile
import boto3
import pandas as pd
import numpy as np
from sagemaker import get_execution_role
import s
我创建了一个AWS教育帐户,但sage maker在训练模型时给了我一个错误:
ClientError: An error occurred (AccessDeniedException) when calling the CreateTrainingJob operation: User: arn:aws:sts::387322780008:assumed-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole-20200830T040703/SageMaker is not authorized to perform: sagemaker:CreateTrainingJob
我是Sagemaker的新手,正在尝试为Sagemaker中的xgboost算法设置一个超参数调优作业。我有非常不平衡的数据(98%的多数类,2%的少数类),我想使用下面的“scale_pos_weight”参数,但发生了下面的错误。 ClientError: An error occurred (ValidationException) when calling the CreateHyperParameterTuningJob operation: The hyperparameter tuning job that you requested has the following unt
我正在尝试将我的训练脚本停靠在sagemaker上。下面是我的dockerfile的样子 FROM python:3.6
RUN pip install --use-feature=2020-resolver pandas
RUN pip install --use-feature=2020-resolver numpy
RUN pip install --use-feature=2020-resolver sklearn
RUN pip install --use-feature=2020-resolver xgboost
RUN pip install --use-feature=202
我在AWS-Sagemaker上训练了一个xgboost模型,并创建了一个端点。现在,我想使用AWS Lambda和AWS API调用端点。我创建了一个lambda函数,并为我的xgboost模型添加了下面提到的代码。当我尝试测试它时,该函数抛出了一个ParamValidation错误。以下是我的代码
import json
import os
import csv
import io
import boto3
endpointname =os.environ['endpointname'] #name of the endpoint I created in sagemake