AWS Sagemaker 部署失敗

Question

我正在按照sage maker 文檔來訓練和部署 ML 模型。 我正在使用 Amazon SageMaker 提供的高級 Python 庫來實現這一點。

kmeans_predictor = kmeans.deploy(initial_instance_count=1,
                                 instance_type='ml.m4.xlarge')

部署失敗並出現錯誤

ResourceLimitExceeded：調用 CreateEndpoint 操作時發生錯誤（ResourceLimitExceeded）：賬戶級服務限制“ml.c4.8xlarge for endpoint usage”為 0 Instances，當前利用率為 0 Instances，請求增量為 1 Instances。

我哪里錯了？

Answer 1

我通過更改實例類型解決了這個問題：

kmeans_predictor = kmeans.deploy(initial_instance_count=1,
                                 instance_type='ml.t2.medium')

Answer 2

回答

在 free_tier AWS 賬戶下，使用 'InstanceType':'ml.t2.medium' 成功部署機器學習模型。 默認情況下，如果您在線學習 AWS 教程，您最終會使用“ml.m4.xlarge”，這會導致此錯誤。

因此，在下圖所示的代碼Spinets 中使用'InstanceType':'ml.t2.medium'而不是'ml.m4.xlarge'實例。

該錯誤是由於帳戶級服務限制造成的。 Free_tier 帳戶在使用 EC2 實例類型“ml.m4.xlarge”時出現錯誤。因此，請使用“ml.t2.medium”而不是 ml.m4.xlarge'。 通常，在創建 AWS 端點時，free_account 持有者會收到以下錯誤：

ResourceLimitExceeded: An error occurred (ResourceLimitExceeded) when calling the CreateEndpoint operation: The account-level service limit 'ml.m4.xlarge for endpoint usage' is 0 Instances, with current utilization of 0 Instances and a request delta of 1 Instances. Please contact AWS support to request an increase for this limit.

代碼更改以在 AWS 上成功部署機器學習模型：