如何解决适用于Scikit的AWS Sagemaker-Learn培训上传到S3
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
- 使用Dockerfile和train文件进行类似的设置
- 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) - 将经过训练的工件(例如model.pkl)保存到S3存储桶/路径中
- 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。 - 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?
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