@Atanu Sarkar @Gobinath Viswanathan @Kaniz Fatma:
我一直試圖推動注冊模型在DB管理mlflow sagemaker端點。雖然我可以做,但有一些手動步驟我需要做本地係統,以使其工作。你能幫我理解,我這樣做正確或者有缺陷的磚毫升的運行時。
下麵是我做的步驟:
- 步驟1:日誌模型
- 運行一個模型在mlflow代碼和注冊它。模型進入生產階段。
- 步驟2:部署模型
- 安裝AWS CLI(通過pip)和配置AWS目標env. /帳戶。這個帳戶有一個角色是設置Sagemaker完全訪問和ECRContainerRegistry完全訪問。
- 能夠通過磚筆記本連接目標AWS帳戶。
- 當我正在部署模型Sagemaker端點通過“mlflow.sagemaker.deploy”,所有中間obejcts創建了但我得到錯誤,因為它是不能夠找到容器在ECR的形象。我最初的想法是,函數本身應該能夠創建容器通過使用當前的模型代碼。
所以,我模型文件下載到一個文件夾在DB本地使用mlflow庫路徑。
- 現在,為了創建一個容器,我使用“mlflow sagemaker build-and-push-container從DB本地路徑模型文件”命令。這是向我展示錯誤”沒有模塊命名碼頭工人“從”mlflow.docker_utils”模塊。
- 為了解決這個問題我做了“pip安裝碼頭工人”。但在那之後我得到錯誤:docker.errors。DockerException:錯誤而獲取服務器API版本:('連接中止。”,FileNotFoundError(2, '沒有這樣的文件或目錄'))”
我有檢查這個錯誤時,碼頭工人守護進程過程本身不工作。我也沒能找到任何碼頭工人過程可執行文件“/ etc / init。d /“路徑一般服務的可執行文件。
一切工作的唯一方法就是當我下載在我的本地係統,基於模型的所有文件了碼頭工人的碼頭工人桌麵守護進程,然後跑”mlflow sagemaker build-and-push-container”命令從內部模型文件夾。它創造了一個圖像在ECR被正確引用“mlflow.sagemaker.deploy”命令。
我的問題是,這是正確的流程?我們需要構建圖像局部為了讓它工作嗎?
我的假設是,“mlflow.sagemaker.deploy”命令能夠照顧一切或atmost”mlflow sagemaker build-and-push-container應該能夠運行“命令從磚筆記本本身。
