培训失败- AWS机器学习

Question

我正在使用MERN(Mongodb、Express、React、NodeJS)堆栈Code.But进行Aws机器学习。问题是，当我上传用于进程机器学习的数据文件(.csv文件)时，经过某些过程培训后，由于TrainingFailed错误而失败，如下所示：

AlgorithmError: CannotStartContainerError.请确保集装箱可以与“码头运行列车”一起运行。有关详细信息，请参阅SageMaker文档。Dockerfile的入口点可能没有正确定义，或者缺少权限。

我还在AWS帐户中设置了以下设置。

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还在AWS帐户中授予以下权限：

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我还将所有键应用到mongodb配置设置中，在所有设置和权限之后，我无法理解处理机器learning.Actually培训所需的内容，并且无法在s3 bucket.Its中获得模型工件，如下所示：

未启动sagemaker进程。有人能帮我吗？

我的Dockerfile，它存储在带有名称DockerFile的项目文件夹中。

FROM ubuntu
RUN apt-get update
RUN apt-get install curl -y
RUN curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_10.x -o nodesource_setup.sh
RUN bash nodesource_setup.sh
RUN apt install nodejs -y
WORKDIR /usr/app
COPY . /usr/app/
RUN npm install
EXPOSE 3000
ENTRYPOINT [ "python3.7", "/opt/ml/code/train.py" ]

我还在Docker集线器中设置了代码图像，用于Sagemaker、线性学习者和xgboost，并在aws中的ECR中创建了存储库。

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我还将train.py复制到aws中的opt/ml/code/tra.py目录中，并获得了输出输出：，但仍然有此错误。

Answer 1

您所得到的错误意味着，sagemaker无法启动您的码头映像，这是因为您没有正确定义入口点。你可以看看我的存储库。基本上，在您的dockerfile中，您必须安装一些包，创建一个文件夹，比如/opt/ml/code，并将您的培训脚本放入这个文件夹中，这个脚本将被称为train。train文件应该尊重您可以读取这里的一些指示。