结果是我错误地在us-west-2中训练了一个大规模的NLP模型。
是否可以通过模型端点复制到另一个区域？
我正在尝试使用SKitLearn在Sagemaker中设置培训工作。初始化SKLearn类时，我还希望添加一个可传递的参数，
我一直在使用Amazon Sagemaker笔记本为NLP任务构建pytorch模型。
我知道您可以使用Sagemaker进行训练，部署，
我试图使示例尽可能少。以下脚本创建了一个类似于我的输入的SparseTensor：
<pre><code>import numpy as np
imp
我正在关注此博客以启动cloudformation堆栈<a href="https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-end-to-end-machine-lear
也许有人遇到过这样的问题：当由sagemaker.tensorflow.TensorFlow类在SageMaker中创建训练作业时，我需要设置一
<strong>我的SKLearn估算器是：</strong>
<pre><code>from sagemaker.sklearn.estimator import SKLearn
FRAMEWORK_VERSION = "0
示例笔记本：<a href="https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/autopilot/autopilot_customer_churn.ipynb" rel
<strong>我能够使用Sagemaker TensorFlow容器训练模型。</strong>
<strong>下面是代码：</strong>
<pre><code>m
我正在使用Pytorch在SageMaker上构建BERT二进制分类。
以前，当我运行模型时，我将批处理大小设置为1
我想通过测试数据集进行推断，然后将其转换为nd数组并将其传递给sagemaker端点。当我尝试直接使用端点
我有要托管到Pytorch模型中的AWS S3上的数据。
我看到<a href="https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/
我是SageMaker的新手，对于如何实现所需的输出，我有些困惑。我目前正在尝试使用内置的RCF算法对库存
我是SageMaker环境的新手。最近，我发现磁盘空间几乎已满，我尝试了<code>df -h</code>，但是我听不懂这些
我已经直接在AWS sagemaker平台上训练了Sagemaker <a href="https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introduction-to-the-ama
我想使用keras训练自动编码器，其中X_train是mxn矩阵，y_train也是mxn矩阵。
例
<pre><code>X_train = np.array(([1,
我正在寻找用于更新Sagemaker端点的最简单解决方案。我唯一要更改的是docker映像（以更新代码）。
我在S3存储桶中有一个用于自定义程序包（未发布的开源文件）的whl文件。
我现在想将其导入/安装
我正在尝试使用AWS Sagemaker上的Jupyter Lab将数据从Snowflake读取到Pandas数据框中。我可以成功加载100行，但
我正在尝试使用新的<a href="https://github.com/aws/sagemaker-spark-container" rel="nofollow noreferrer">Sagemaker Spark container
