[英]Deploy trained Sagemaker Mxnet object detection model locally?
我在AWS Sagemaker上訓練了一個對象檢測模型。 我想在我的機器上本地使用這個模型。 我下載了這個模型，包括3個文件hyperparams.json，model-symbol.json和model-0000.params。 我已經看到很多教程在本地部署對象分類模型，但沒有得到任何對象檢測。
有不同的可能性：
mxnet-model-server --models mymodel=mymodel.mar 正如NRauschmayr所提到的，如果您還使用它來在SageMaker上進行訓練，那么使用SageMaker的Python SDK本地模式功能會很方便。 稍微糾正一下，您將預測器的instance_type設置為“local”，因為您對本地部署感興趣。 您可以在此處閱讀有關本地模式的更多信息： https ： //sagemaker.readthedocs.io/en/stable/overview.html#local-mode
無法在 AWS Sagemaker 上部署本地訓練的邏輯回歸 model
[英]Unable to deploy locally trained Logistic Regression model on AWS Sagemaker
如何在amazon Sagemaker中部署我們自己的TensorFlow Object檢測Model？
[英]How to deploy our own TensorFlow Object Detection Model in amazon Sagemaker?
借助 AWS SageMaker，是否可以使用 sagemaker SDK 部署預訓練模型？
[英]With AWS SageMaker, is it possible to deploy a pre-trained model using the sagemaker SDK?
如何部署之前使用 Amazon Sagemaker 訓練並存儲在 S3 存儲桶中的現有 pytorch 模型
[英]How to deploy an existing pytorch model previously trained with Amazon Sagemaker and stored in S3 bucket
在 aws sagemaker 上部署預訓練的 tensorflow model - ModelError：調用 InvokeEndpoint 操作時發生錯誤 (ModelError)
[英]Deploy pre-trained tensorflow model on the aws sagemaker - ModelError: An error occurred (ModelError) when calling the InvokeEndpoint operation
如何將在 SageMaker 上訓練的 ML 模型部署到本地機器以運行預測？
[英]How do I deploy a ML model trained on SageMaker, to a local machine to run predict?
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