适用于Scikit的AWS Sagemaker-Learn培训上传到S3

问题描述

我对Sagemaker流程有点陌生。我遵循AWS Sagemaker示例-https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/scikit_bring_your_own.ipynb

中的本指南

但是看起来这是一个既成熟又兼具培训和服务的解决方案。我尝试寻找一些仅允许在Sagemaker中进行训练的东西，并将训练后的工件保存到S3中，以供以后的Lambda函数使用。我似乎找不到这个例子。

我需要的是这个

1. 使用Dockerfile和train文件进行类似的设置
2. 在Sagemaker笔记本中，调用sagemaker.estimator.Estimator()来运行培训（可能要花几个小时才能运行）
3. 将经过训练的工件（例如model.pkl）保存到S3存储桶/路径中
4. 构建一个AWS Lambda函数，从完全相同的S3存储桶/路径中读取数据，并将其连接到predict()函数。
5. 将Lambda函数映射到/predict HTTPS端点。

我们选择Lambda + AWS Gateway设置进行在线服务，因为与Sagemaker相比，其成本较低。

奖金：如果我们也可以找到一种自动部署这种设置的方法。

任何人都可以提供指向我用例的指示吗？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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