如何使用新训练的 Model 更新 Sagemaker Endpoint？

Question

我能够在 Sagemaker 上训练一个 model，然后从中部署一个 model 端点。

现在，我想每周用新数据重新训练我的 model。我的问题是 - 当我重新训练 model 时，我如何更新我现有的端点以使用最新的 model。（我不想部署一个新端点）

通过一些探索，我认为我可以通过两种方式做到这一点 -

1. 在训练工作接近尾声时，我创建了一个新的EndpointConfig并稍后使用UpdateEndpoint - 这样做的缺点是 - 我最终会在我的 AWS 账户中得到很多不必要的端点配置？ 还是我想错了？

2. 在培训工作接近尾声时，我使用.deploy()部署经过培训的 model 并设置update_endpoint=True ，如Sagemaker SDK Doc中所示

我不确定哪个是实现此目标的更好解决方案？ 有没有更好的方法来做到这一点？

Answer 1

如果您有兴趣以编程方式执行此操作，请使用 AWS SDK（假设您使用的是 Java，我会回答这个问题。

在 AWS SDK 中查找 Java V2 Javadocs。 您可以使用UpdateEndpoint来执行此用例。 此方法部署请求中指定的新 EndpointConfig，切换到使用新创建的端点，然后删除使用以前的 EndpointConfig 为端点配置的资源（没有可用性损失）。