我正在尝试在inference.py中为sagemaker推理容器实现一个input_handler()。 图像/阵列非常大(3D)。python api版本< 1.0和input_fn(),但不适用于sagemaker python api > 2.0使用的新容器,该容器需要input_handler()。在推断过程中,我在容器抛出的CloudWatch中得到以下错误: ERROR:python_service:exception handling request: The tru
# new predict function which needs the tuned parameters # rest重点是,我需要从预测函数中调优的值。(准确的错误是"Error in modelFit$tuneValue : $ operator not defined for this S4 class")
我研究了"RandomForest“对象,它似乎不包含任何插槽中的调优值</e
然后,我使用CreateMonitoringSchedule API创建了一个监视计划!在后台,sagemaker运行两个处理作业,将地面真实数据与所收集的端点数据合并,然后分析并创建预定义的回归度量:。不幸的是,我错过了指标中的MAPE (平均绝对百分比错误),并且希望在将来(也是在CloudWatch中)创建这个值。Sagemaker提供了以下功能:
from sagemaker</e