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python - 使用新的端点配置更新 Sagemaker 端点

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 12:10:07 25 4
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对 Sagemaker 重新训练模型的自动化有点困惑。
目前我有一个带有 Sagemaker 的笔记本实例 LinearLerner模型制作分类任务。所以使用 Estimator我正在训练,然后部署模型创建 Endpoint .之后使用 Lambda调用此端点的函数,我将它添加到 API Gateway接收可用于 POST 请求的 api 端点并使用类发送回响应。
现在我面临着再培训的问题。为此,我使用 serverless方法和 lambda获取training_jobs的环境变量的函数。但是 Sagemaker 不允许重写训练作业并且您只能创建新作业的问题。我的目标是在新的训练作业和新的端点配置将应用于现有端点时自动化该部分,我不需要在 API 网关中更改任何内容。是否可以以某种方式自动将新端点配置与现有端点连接?
谢谢

最佳答案

如果我正确理解问题,您应该可以使用 CreateEndpointConfig在训练工作接近尾声时,然后使用 UpdateEndpoint :Deploys the new EndpointConfig specified in the request, switches to using newly created endpoint, and then deletes resources provisioned for the endpoint using the previous EndpointConfig (there is no availability loss).如果 API 网关/Lambda 通过端点 ARN 进行路由,则在使用 UpdateEndpoint 后不应更改.

关于python - 使用新的端点配置更新 Sagemaker 端点,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62844211/

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