amazon-web-services - AWS Sagemaker - "Hidden file found in the data path! Remove that before training."

Question

我正在尝试使用 Amazon Sagemaker (xgboost: eu-west-1': '685385470294.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com/xgboost:latest') 训练模型。但在开始训练工作后不久，我总是收到相同的错误消息:

"ClientError: Hidden file found in the data path! Remove that before training."

S3控制台显示输出路径为空(我也尝试创建新目录但无济于事)。未为存储桶启用版本控制。

令人惊讶的是，谷歌在该错误消息下找不到任何内容。

我已配置输入和输出如下:

   "InputDataConfig": [
        {
            "ChannelName": "train",
            "DataSource": {
                "S3DataSource": {
                    "S3DataType": "S3Prefix",
                    "S3Uri": "s3://{}/{}-inputdata/train".format(s3_utils.bucket, LABEL)
                }
            },
            "ContentType": "csv",
            "CompressionType": "None"
        },
        {
            "ChannelName": "validation",
            "DataSource": {
                "S3DataSource": {
                    "S3DataType": "S3Prefix",
                    "S3Uri": "s3://{}/{}-inputdata/validation".format(s3_utils.bucket, LABEL)
                }
            },
            "ContentType": "csv",
            "CompressionType": "None"
        }
    ],
    "OutputDataConfig": {
        "S3OutputPath": "s3://{}/{}-xgboost-output".format(s3_utils.bucket, LABEL)        },

领域

    "RoleArn": role,

角色从何而来

    from sagemaker import get_execution_role
    role = get_execution_role()

并且是

    arn:aws:iam::<ACCOUNT>:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole-<HIDDEN>

这是显示数据路径的屏幕截图: S3 dashboard view of data-path 。这两个 csv 文件就是全部了。特别是，不存在空“目录”，这可能就是“隐藏文件”的含义。

Answer 1

好的，您在 S3Uri 中设置的前缀在这里很重要。根据您的屏幕截图，我认为您的存储桶看起来像这样(以树形式):

s3://bucket
└── LABEL-inputdata
    ├── train.csv
    └── validation.csv

根据上面的 InputDataConfig，SageMaker 必须将其下载到文件系统上的文件夹，以便运行 xgboost 训练算法。它根据 channel 名称和您提供的 S3Uri 前缀来执行此操作。前缀被截断以确定要下载到的文件夹/文件的名称。因此，在您的示例中，train channel 下载为:

/opt/ml/input/data/train/.csv

最后，xgboost 实现将 .csv 文件视为隐藏文件并对此进行提示。

要使其正常工作，您可以像这样重新排列 s3 中的数据...

s3:bucket
└── LABEL-inputdata
    ├── train
    │   └── data.csv
    └── validation
        └── data.csv

..并将您的输入数据配置更改为:

   "InputDataConfig": [
        {
            "ChannelName": "train",
            "DataSource": {
                "S3DataSource": {
                    "S3DataType": "S3Prefix",
                    "S3Uri": "s3://{}/{}-inputdata/train/".format(s3_utils.bucket, LABEL)
                }
            },
            "ContentType": "csv",
            "CompressionType": "None"
        },
        {
            "ChannelName": "validation",
            "DataSource": {
                "S3DataSource": {
                    "S3DataType": "S3Prefix",
                    "S3Uri": "s3://{}/{}-inputdata/validation/".format(s3_utils.bucket, LABEL)
                }
            },
            "ContentType": "csv",
            "CompressionType": "None"
        }