我想要部署一個注冊模型出現在磚管理MLFlow sagemaker通過磚筆記本嗎?
到目前為止,它不能運行mlflow sagemaker build-and-push容器直接命令。那配置或所有步驟需要做什麼?我假設一個手動推磚的碼頭工人形象以外不應要求就像在開源MLFlow。必須有另一種方式。
同樣,當我試圖通過API在本地測試它,然後我得到以下錯誤。
代碼:
進口mlflow。sagemaker作為mfs
mfs.run_local (model_uri = model_uri端口= 8000,形象=“測試”)
錯誤:
AttributeError:“ConsoleBuffer”對象沒有屬性“fileno”
誰能告訴這個話題嗎?
@Gobinath Viswanathan:仍然得到以下錯誤:
試圖安裝碼頭工人明確但錯誤仍持續。
注意:我在運行這個磚筆記本的內部管理AWS磚。
錯誤:
使用python_function風味為當地服務!
2021/11/24 mlflow 13:01:07信息。sagemaker:啟動與路徑/ tmp / tmpq622qyl6 /碼頭工人形象模型
2021/11/24 mlflow 13:01:07信息。sagemaker:執行:碼頭工人運行- v / tmp / tmpq622qyl6 /模型:/ opt /毫升/模型/ p 5432:8080 - e MLFLOW_DEPLOYMENT_FLAVOR_NAME = python_function——rm測試服務
FileNotFoundError (Errno 2):沒有這樣的文件或目錄:“碼頭工人”
https://docs.docker.com/engine/reference/builder/
https://forums.docker.com/t/no-such-file-or-directory-after-building-the-image/66143
這個2引用從碼頭工人方麵可能有幫助。讓我們知道如果這有幫助。Verma @Saurabh
@Atanu Sarkar @Gobinath Viswanathan @Kaniz Fatma:謝謝你的接觸。不幸的是上麵提到的鏈接你隻有在工作的情況下,我做事情通過開源MLFlow我控製編輯文件夾結構和文件創建一個單獨的碼頭工人。
但同樣是不允許磚env的管理。模型的文物是存儲在一個路徑隻能評估MLFLow API。
在情況下,如果你有嚐試其他方式和你工作,請讓我知道完整的步驟。我想把模型在磚Sagemaker MLFLow注冊管理的端點注冊並通過Sagemaker還想測試這個設置本地命令。