Sagemaker终结点返回奇怪错误
是指在使用亚马逊Sagemaker服务时，调用终结点（endpoint）时遇到了一些异常或错误的情况。Sagemaker是亚马逊云计算服务中的机器学习平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。
在遇到Sagemaker终结点返回奇怪错误时，可能有以下几种原因和解决方法：
- 模型部署问题：检查模型是否成功部署到Sagemaker终结点。确保模型文件、代码和依赖项正确上传和配置。可以参考腾讯云的AI机器学习平台产品ServingAI，它提供了类似的功能和服务。
- 数据格式问题：确认输入数据的格式是否符合模型的要求。Sagemaker终结点接受的输入数据格式可能有特定的要求，例如JSON格式、CSV格式等。检查输入数据的格式是否正确，并根据需要进行转换。
- 权限和访问控制问题：检查访问Sagemaker终结点的权限是否正确配置。确保使用的身份验证凭证（如API密钥或访问密钥）具有足够的权限来调用终结点。同时，确保网络访问控制列表（ACL）和安全组设置允许从调用方访问终结点。
- 资源限制问题：检查Sagemaker终结点的资源限制是否满足需求。如果模型的规模较大或需要更多的计算资源，可能需要调整终结点的配置，例如增加实例数量或更换更高性能的实例类型。
- 日志和错误信息：查看Sagemaker终结点的日志和错误信息，以获取更多的调试信息。日志和错误信息可以帮助定位问题的具体原因，并提供更准确的解决方法。
总之，当Sagemaker终结点返回奇怪错误时，需要仔细检查模型部署、数据格式、权限和访问控制、资源限制等方面的配置，并查看相关的日志和错误信息，以解决问题。腾讯云的AI机器学习平台产品ServingAI可以作为一个替代选择，提供类似的功能和服务。
相关·内容
我是AWS sagemaker的新手，正在尝试做一个简单的测试，其中我试图调用xgboost模型。
xgboost_container = sagemaker.image_uris.retrieve("xgboost", 'us-east-1', "1.2-1")
创建模型和端点：
from sagemaker.serializers import JSONSerializer
endp_name ="myendpoint"
acc_model = sm_model.deploy(initial_instance_count=1,
浏览 14提问于2021-06-01得票数 0
我的sagemaker端点有一个/ping，根据AWS Cloudwatch的说法，它大约每5秒就会被/ping一次：
10.32.0.1 - - [01/Feb/2018:08:08:35 +0000] "GET /ping HTTP/1.1" 200 1 "-" "AHC/2.0"
但是，如果这个ping失败，我不知道会发生什么。我可以在哪里配置运行状况检查？
浏览 14提问于2018-02-01得票数 4
根据this - ，我试图使用现有的模型来创建端点，但我遇到了以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/gunicorn/workers/base_async.py", line 55, in handle
self.handle_request(listener_name, req, client, addr)
File "/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/gunico
浏览 3提问于2020-06-21得票数 3
1回答
我正试图在Amazon上部署一个多模型端点，并使用我使用示例创建的自己的模型容器。我可以分别为它们训练和创建端点，但例如，当我试图在多模型端点中收集mlp和cart时，会出现一个错误，即“cart，mlp用于生产变体AllTraffic没有通过ping健康检查。请检查此端点的CloudWatch日志”。当我检查CloudWatch日志时，我看不到任何不寻常的东西。我应该改变多模型端点的容器结构吗?
from time import gmtime, strftime
import os
import boto3
import time
import re
import sagemaker
mo
浏览 3提问于2022-03-09得票数 0
我已经在sagemaker上部署了一个推理管道端点，但是现在当我尝试进行预测调用时，却收到了错误消息，据我所知，我遵循的是下面显示的示例：
进行端点调用的代码如下所示：
from sagemaker.predictor import json_serializer, csv_serializer, json_deserializer, RealTimePredictor
from sagemaker.content_types import CONTENT_TYPE_CSV, CONTENT_TYPE_JSON
predictor = RealTimePredictor(
endpo
浏览 4提问于2020-07-17得票数 1
我正在尝试为Sagemaker中部署的模型设置运行状况检查。
我正在使用/ping通过以下代码片段设置运行状况检查端点：
app = flask.Flask(__name__)
@app.route('/ping', methods=['GET'])
def ping():
"""Determine if the container is working and healthy. We declare
it healthy if we can load the model successfully.""&
浏览 38提问于2021-03-15得票数 0
我使用terraform创建了一个aws用户配置文件。我试图从用户配置文件中启动sagemaker，但遇到了以下错误：SageMaker is unable to use your associated ExecutionRole [arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/sagemaker-workshop-data-ml] to create app. Verify that your associated ExecutionRole has permission for 'sagemaker:CreateApp'。该角色附带了sagemaker完全访
浏览 3提问于2022-06-07得票数 2
1回答
我想使用sagemaker部署没有工件的模型(模型zip文件)，并在我的应用程序中使用它的端点来获得结果。有人能帮我做这件事吗？
浏览 0提问于2021-01-27得票数 0
我已经设法创建了一个从S3加载model.pb并对输入图像应用对象检测的lambda函数(已安装TensorFlow1.12) 可以在lambda函数中加载Sagemaker模型/端点配置吗？我的意思是在lambda中安装所需的所有包，而不部署端点/类似EC2的实例。 我猜推理性能会下降，但解决方案似乎更具成本效益和可伸缩性。
浏览 10提问于2019-10-16得票数 0
我试图在amazon中运行我自己的算法容器，在部署时，我得到了如下所示的错误。
predictor = tree.deploy(1, 'ml.m4.xlarge', serializer=csv_serializer)
ValueError: Error hosting endpoint decision-trees-sample-2018-03-01-09-59-06-832: Failed Reason: The primary container for production variant AllTraffic did not pass the ping healt
浏览 1提问于2018-03-01得票数 0
我有下一个问题，我尝试将base64格式的图像文件发送到Lambda函数(用Python语言编写)，对于调用Sagemaker端点，这是我的Lambda函数：
import os
import io
import boto3
import json
import base64
# grab environment variables
ENDPOINT_NAME = os.environ['ENDPOINT_NAME']
runtime= boto3.client('runtime.sagemaker')
def lambda_handler(event, c
浏览 5提问于2021-03-18得票数 0
对Sagemaker重新训练模型的自动化有点困惑。 目前，我有一个带有Sagemaker LinearLerner模型的notebook实例来执行分类任务。因此，我使用Estimator进行训练，然后部署模型创建Endpoint。然后使用Lambda函数调用这个端点，我将它添加到接收api端点的API Gateway中，该端点可用于POST请求并通过类发送回响应。 现在我面临着再培训的问题。为此，我使用serverless方法和lambda函数为training_jobs获取环境变量。但问题是Sagemaker不允许重写培训作业，只能创建新的培训作业。我的目标是在新的培训工作和新的端点配置将
浏览 23提问于2020-07-11得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在使用SageMaker管道来对测试数据进行推断。管道使用SKLearn预处理器和XGBoost模型。管道可以很好地处理没有ID列的数据。但是，当我尝试包含一个ID列来跟踪预测时，它失败了。我给出了下面的代码片段。
import sagemaker
from sagemaker.predictor import json_serializer, csv_serializer, json_deserializer
input_data_path = 's3://batch-transform/input-data/validation_data.csv'
output_da
浏览 17提问于2020-11-16得票数 1
回答已采纳
1回答
我是新的AWS下，目前正在做一些POC/可行性的新工作。
因此，我已经在爱尔兰服务器上创建了一个S3桶，在爱尔兰服务器中训练并发布了Sagemaker端点，并在那里给出了它在木星笔记本中的结果。现在，我想使用浏览器javascript库中的端点来显示一些图形。当我试图在邮递员中测试我的端点时，它会给出特定区域的错误
{
"message": "Credential should be scoped to a valid region, not 'us-east-1'.
Credential should be scoped to co
浏览 1提问于2018-05-12得票数 1
回答已采纳
我正在处理一个saree标签提取问题。标签有Saree颜色，Saree类型，边框设计类型等。共有176种不同的标签。
最初，我把它作为一个多标签问题来处理，在输出层中我使用了176 Sigmoid函数。但是它并没有像预期的那样起作用，而且我得到的准确性也很差。
由于我的问题中的所有标签都不是独立的，例如，如果saree是绿色的，那么它不会是红色或黑色，如果saree是Banarasi类型，那么它就不会是我的标签列表中提到的其他类型。所以现在我计划使用多个ML模型，每个模型都是多类分类模型，就像一个模型预测颜色，另一个预测类型，另一个预测权重等等。
我正在使用aws sagemaker构建和部署
浏览 8提问于2022-02-16得票数 0
我对萨格梅克很陌生。我已经部署了我训练有素的模型在tensorflow使用Json和重量文件。但奇怪的是，在我的笔记本里，我没有看到它写着“终结点成功建造”。只显示了以下情况：
--------------------------------------------------------------------------------!
相反，我从控制台中找到了端点号。
import sagemaker
from sagemaker.tensorflow.model import TensorFlowModel
predictor=sagemaker.tensorflow.m
浏览 2提问于2019-04-28得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用AWS sagemaker、Flask、Nginx和Gunicorn在docker容器上运行机器学习推理服务器。我曾尝试在AWS sagemaker上运行c5.xlarge实例和c5.4xlarge实例，但在c5.xlarge实例上运行时总是崩溃。
当请求通过加载大约300MB的ML模型来检查应用程序的健康时。当推理端点被调用时，它检查模型是否在worker中启动并运行，如果不是，则启动ML模型，然后使用数据运行预测。我通常使用<=5MB数据调用模型。
Nginx配置：
worker_processes auto;
daemon off; # Prevent forking
浏览 0提问于2018-11-09得票数 0
尝试使用Javascript和im访问SageMakerRuntime -> invokeEndPoint方法时，会得到以下错误：
MissingAuthenticationTokenException
奇怪的是，当我访问一个随机的SageMaker方法时，我的代码可以工作。
浏览 0提问于2018-02-27得票数 0
我只是在测试AWS Sagemaker笔记本，并使用下面的部分脚本创建了一个端点：
endpoint_name = 'engine' + strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", gmtime())
endpoint_config_name = 'engine_config' + strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", gmtime())
model_name = 'engine_model' + strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", gm
浏览 3提问于2019-11-19得票数 1
回答已采纳
你好吗？
我正试图执行一项起死扶伤的工作，但我得到了以下错误：
ClientError: Failed to download data. Cannot download s3://pocaaml/sagemaker/xsell_sc1_test/model/model_lgb.tar.gz, a previously downloaded file/folder clashes with it. Please check your s3 objects and ensure that there is no object that is both a folder as well as a
浏览 6提问于2021-12-28得票数 0
1回答
我正在使用HuggingFacePredictor从sagemaker.huggingface推断一些文本，我想得到所有的标签分数。
是否有任何方法从端点获得响应：
{
"labels": ["help", "Greeting", "Farewell"] ,
"score": [0.81, 0.1, 0.09],
}
(或相类)
而不是：
{
"label": "help",
"score": 0.81,
}
下面是一些示例代码：
im
浏览 4提问于2022-02-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我训练了一个TensorFlow模型，现在我想部署它。数据需要处理，因此我必须指定一个inference.py脚本和一个requirements.txt文件。当我部署模型时，它给出了以下错误：
Failed Reason: The primary container for production variant All Traffic did not pass the ping health check. Please check CloudWatch logs for this endpoint.我没有使用任何私有网络，当我尝试从notebook实例下载python包时，它工作正常，没有任何
浏览 0提问于2021-07-16得票数 0
我正试图在我的本地笔记本电脑上运行来自的Deepracer日志分析工具。但是，在尝试运行步骤5“创建IAM角色”时，我遇到了以下错误。
try:
sagemaker_role = sagemaker.get_execution_role()
except:
sagemaker_role = get_execution_role('sagemaker')
print("Using Sagemaker IAM role arn: \n{}".format(sagemaker_role))
Couldn't call 'get_ro
浏览 13提问于2020-03-27得票数 0
回答已采纳
1回答
最近，我在AWS上更改了账号，在Sagemaker中遇到了奇怪的错误。 基本上，我只是用这种方式用一些玩具数据集检查xgboost算法： from sagemaker import image_uris
xgb_image_uri = image_uris.retrieve("xgboost", boto3.Session().region_name, "1")
clf = sagemaker.estimator.Estimator(xgb_image_uri,
role, 1, 'ml.c4.2xlarge&
浏览 19提问于2021-10-21得票数 0
2回答
我是萨格梅克的角色？
、、、
我正在尝试让AWS SageMaker调用AWS理解。我在SageMaker上收到了这条消息：
arn:aws:sts::545176143103:assumed-role/access-aws-services-from-sagemaker/SageMaker :调用StartTopicsDetectionJob操作时发生了错误: User: ClientError未被授权执行: iam:PassRole on StartTopicsDetectionJob: arn:aws:iam::545176143103:role/access-aws-services-from-sagemaker
浏览 0提问于2019-04-24得票数 3
回答已采纳
Glue DataCatalog通道是由Lake管理的。但是，当尝试添加一个查询雅典娜表的新的SageMaker Data流时，它会给出以下错误：
CustomerError:尝试在Glue数据目录中创建sagemaker_data_wrangler数据库时发生错误:调用CreateDatabase操作时发生了错误(AccessDeniedException)：“湖形成权限不足:目录上必需的创建数据库”
数据库sagemaker_data_wrangler不存在，但我们已经将使用SageMaker ( SageMaker { that }-{account})的默认S3桶添加到Lake数据
浏览 3提问于2021-07-09得票数 1
我正在尝试导入SageMaker笔记本中的滑雪板，但是无法导入，得到了下面的错误。
ModuleNotFoundError:没有名为“sagemaker.sklearn”的模块
还有其他的SageMaker扩展要安装吗？
SageMaker代码- Studio
内核
浏览 1提问于2022-11-07得票数 2
回答已采纳
如何从Glue Job调用AWS Sagemaker端点？ endpoint_name='I_created_EndPoint'
from sagemaker.predictor import csv_serializer, json_deserializer
predictor = sagemaker.predictor.RealTimePredictor(endpoint=endpoint_name) 然而，import sagemaker给出了错误。已尝试 import sys
import subprocess
# implement pip as a subpr
浏览 17提问于2020-09-15得票数 1
我正在尝试执行前处理使用滑雪板在萨吉特。作为先决条件，我正在尝试导入sagemaker模块：
%pip install -qU 'sagemaker>=2.15.0'
import boto3
import sagemaker
但我的错误是：
An error was encountered:
No module named 'sagemaker'
Traceback (most recent call last):
ModuleNotFoundError: No module named 'sagemaker'
任何指示都会有帮助。
浏览 7提问于2022-03-01得票数 0
这是相关代码
estimator = sagemaker.estimator.Estimator(containers[boto3.Session().region_name],
role,
train_instance_count=1,
train_instance_type='ml.m4.xlarge',
浏览 3提问于2021-06-02得票数 0
1回答
有人能帮助我理解unitest.patch实例化对象和类之间的区别吗？我试图嘲弄对sagemaker.Session.describe_training_job的调用。我有一个函数调用my_session = sagemaker.Session()，然后调用my_session.describe_training_job()：
#my_module.py
import sagemaker
def do_something_with_session(local_session, job):
return local_session.describe_training_job(job)
浏览 0提问于2021-06-11得票数 0
回答已采纳
这是我第一次使用AWS Sagemaker，所以我试图适应我的keras模型，并始终得到这个错误。我不知道如何才能解决这个问题，我试着使用echo 1> /proc/sys/vm/overcommit_memory，但是内核死了。我使用的是Sagemaker最基本和最便宜的版本，我想它有4 4GB，是不是有问题？但我真的不知道在这种配置下，我可以在我自己的电脑上安装这个型号，所以这意味着Sagemaker的功率比我的电脑要小？谢谢。
浏览 0提问于2021-01-02得票数 0
我想把我受过训练的tensorflow模型部署到amazon，我正在遵循这里的官方指南:使用jupyter笔记本部署我的模型。
但是当我尝试使用代码时：
predictor = sagemaker_model.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.t2.medium')
它提供了以下错误消息：
'520713654638.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/sagemaker-tensorflow:1.12-cpu-py3 :错误托管端点2019-08-07-22-57-59-
浏览 1提问于2019-08-07得票数 0
我的任务是通过Sagemaker批处理变换进行大规模推理。
我一直在遵循本教程:带上您自己的容器，
我遇到了许多问题，并通过搜索堆栈溢出来解决它们。然而，仍然有一个问题造成了麻烦。
当我使用20个EC2实例同时运行相同的代码和相同的数据集时，有时会出现错误“模型容器未能响应ping；请确保实现了/ping端点并使用HTTP200状态进行响应”，有时则没有。
我发现最令人沮丧的是，我已经没有为/ping做任何事情了(参见下面的代码)
@app.route("/ping", methods=["GET"])
def ping():
""
浏览 3提问于2021-08-17得票数 1
我正在尝试使用AWS SageMaker在本地构建一个机器学习模型，但是在IAM角色名上出现了一个验证错误。尽管这是我在控制台上创建的确切的角色名称。
这是我的密码
import boto3
import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.amazon.amazon_estimator import image_uris
from sagemaker.amazon.amazon_estimator import RecordSet
sess = s
浏览 1提问于2021-04-01得票数 1
回答已采纳
我试图通过加载预训练的模型来进行预测，但是我得到了下面的错误。
ModelError:在调用InvokeEndpoint操作时发生了一个错误(ModelError)：来自主服务器的接收客户端错误(400)，消息为"{“错误：”运行前没有用图形创建会话()！“}
我的代码
def convert_h5_to_aws(loaded_model):
import tensorflow as tf
if tf.executing_eagerly():
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
""&
浏览 7提问于2022-02-28得票数 0
我对我的救世主模型感到非常困惑，它给了我奇怪的预测，很多数字重复(20%的预测是相同的)。为了排除故障，我决定在本地下载该模型并对其进行测试，它将返回我所期望的结果。
所以，我现在处于一种奇怪的情况，模型给出了一个不同的预测，在萨吉梅克，而不是它所做的地方。
下面是我复制错误的步骤(下面是完整的代码)：
我用端点配置设置了一个端点，并为其进行预测做好准备。
然后从那个端点得到模型工件，下载并加载到我的笔记本上。
然后，我记录下来并使用端点和下载的模型对其进行预测，得到了完全不同的预测：
助推器对象预测: 0.9954053分类器对象预测: 0.9954053 Sagema
浏览 0提问于2019-09-09得票数 5
遵循本文中的指南和powershell脚本，
https://www.windowsazure.com/en-us/develop/net/common-tasks/continuous-delivery/
我遇到了一个非常奇怪的错误：
9/4/2012 9:02 PM -创建新部署:正在进行新部署-AzureDeployment:在上没有端点侦听可以接受消息。这通常是由不正确的地址或SOAP操作引起的。有关更多详细信息，请参阅InnerException。
这很奇怪，因为我们正在构建" build _2012-09-04_08-16.1"，而不是上面URL中提到的那个(它甚至
浏览 2提问于2012-09-05得票数 1
1回答
我正在尝试创建sagemaker角色，而作为信任主体，我需要服务sagemaker以及那个角色。问题是我得到了以下错误：
调用ValidationError操作时发生错误:资源之间的循环依赖关系: SagemakerRole
SagemakerRole:
Type: 'AWS::IAM::Role'
Properties:
RoleName: sagemaker-role
AssumeRolePolicyDocument:
Version: 2012-10-17
Statement:
- Effect: Allow
P
浏览 7提问于2021-01-11得票数 1
我按照https://docs.microsoft.com/en-us/azure/private-link/create-private-endpoint-storage-portal的说明进行了操作 奇怪的是，blob GET请求似乎只有在使用FQDN而不是直接私有IP时才起作用。 分配给mystorageaccount.blob.core.windows.net的内网IP为10.0.0.5 对https://mystorageaccount.blob.core.windows.net/samplecontainer/1.png和https://mystorageaccount.priv
浏览 19提问于2020-08-18得票数 0
回答已采纳
我正在使用AWS Sagemaker部署在Sagemaker之外训练的语音模型。我能够将我的模型转换成Sagemaker能够理解的东西，并将其部署为端点。问题是Sagemaker直接加载模型并调用.predict来获得推理。我无法确定在已部署的模型中可以在何处添加预处理功能。建议使用AWS Lambda或其他服务器进行预处理。有没有办法在Sagemaker中加入复杂的预处理(不能通过简单的Scikit，Pandas之类的框架)？
浏览 20提问于2021-04-09得票数 1
下面的cloudformation模板创建了一个sagemaker模型和一个端点配置。我的目标是在sagemaker中测试无服务器推理，但是当我根据aws文档将ServerlessConfig属性添加到端点配置资源时，我得到了一个错误--“属性验证失败：[在{/} ServerlessConfig中遇到了不受支持的属性]。
SageMakerModel:
Type: AWS::SageMaker::Model
Properties:
Containers:
-
Image: !Ref ImageURI
Mo
浏览 10提问于2022-09-24得票数 0
当我可以在本地运行这个代码片段时，我一直在努力在Sagemaker studio的Jupyter笔记本中运行它。我之前导入了Sagemaker。我可以顺利地导入Sagemaker，并且我之前已经安装了它。 from sagemaker.workflow.lambda_step import LambdaStep 下面是我试图运行它时抛出的错误： ModuleNotFoundError: No module named 'sagemaker.workflow.lambda_step' 我还尝试了不同的导入方式，比如在调用函数时直接使用“from sagemaker.workfl
浏览 25提问于2021-08-12得票数 0
回答已采纳
※我用谷歌翻译，如果你有任何问题，让我知道！
我正在尝试使用sagemaker处理来使用庞大的4个数据来运行python脚本。我目前的情况如下：
可以用3个数据运行这个脚本，不能只运行一个数据(最大的、与其他数据相同的结构)，因为对于所有4个数据，脚本已经完成(因此，我在S3中怀疑这个错误，即。将sagemaker结果复制到S3)时
我得到的错误是这个InternalServerError。
Traceback (most recent call last):
File "sagemaker_train_and_predict.py", line 56, in <mo
浏览 0提问于2020-04-13得票数 1
回答已采纳
arn:aws:sts::0123456789:assumed-role/sagemakeraccesstoservices/SageMaker :调用CreateModel操作时发生了错误(AccessDeniedException)：User: ClientError未被授权执行: sagemaker:CreateModel : arn:aws:sagemaker:us-east-2:0123456789:model/blazingtext-2022-08-09-13-58-21-739，因为没有基于身份的策略允许sagemaker:CreateModel操作
我制定了以下政策
{
浏览 2提问于2022-08-10得票数 0
我尝试使用SageMaker MLOps项目演练使用第三方Git使用AWS等值线。我是AWS的乞丐。但它总是显示出
在创建项目时，'Studio遇到了一个错误。请重新创建项目。
User: arn:aws:sts::494026973566:assumed-role/AmazonSageMakerServiceCatalogProductsLaunchRole/servicecatalog未被授权执行: sagemaker:AddTags on resource: arn:aws:sagemaker:ap-south-1:494026973566:code-repository/sag
浏览 5提问于2022-08-13得票数 1
对于IAM角色，我有以下的许可策略
statement {
effect = "Allow"
actions = [
"sagemaker:CreateModelPackageGroup",
"sagemaker:ListModelPackageGroups",
]
resources = [
"arn:aws:sagemaker:my_account_region:my_account_id:model-package-group/*",
]
能够使用ModelPackageGroup
浏览 19提问于2022-04-11得票数 0
我已经使用SageMaker训练了一个Pytorch模型，该模型现在存储在一个S3存储桶中。我正在尝试检索该模型并部署它。
这是我使用的代码：
estimator = sagemaker.model.FrameworkModel(
model_data= #link to model location in s3
image= # image
role=role,
entry_point='train.py',
source_dir='pytorch_source',
sagemaker_session =
浏览 14提问于2020-03-04得票数 0
回答已采纳
我正在使用SAGMEK管道将两个连续的ProcessingJobs链接在一起。我打电话给pipeline.upsert()时出了个奇怪的错误
botocore.exceptions.ClientError: An error occurred (ValidationException) when calling the CreatePipeline operation: Unable to parse pipeline definition. Property 'null' with value 'null' is not of expected type &#
浏览 12提问于2022-07-22得票数 0
我想使用AWS SageMaker Studio实验室来训练一些深入学习模型，但是当我想使用train.py时，SageMaker会返回一个关于stdnfile的错误。
OSError: sndfile library not found
之后，我发现我可以用
apt-get install libsndfile1 -y
但是每次我尝试的时候，我都会在下面得到一个错误。
E: List directory /var/lib/apt/lists/partial is missing. - Acquire (13: Permission denied)
我尝试使用sudo，因为AWS SageMa
浏览 14提问于2022-06-25得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
