SageMaker从TF脚本模式Python3部署到环境影响评估

Question

我已经在SageMaker中安装了一个Tensorflow估计器，使用framework_version='1.12.0'和python_version='py3'脚本模式，使用一个GPU实例。

如果我也选择部署实例类型作为GPU，那么直接在此评估器上调用deploy是有效的。但是，如果选择CPU实例类型和/或尝试添加加速器，则会出现错误，导致停靠程序找不到要拉的相应映像。

有人知道如何使用脚本模式在GPU上训练py3模型，然后部署到CPU+EIA实例中吗？

通过从估计器的训练工件创建TensorFlowModel，然后从模型中部署，我找到了一个部分解决办法，但这似乎不支持python 3(同样，没有找到相应的容器)。如果切换到python_version='py2'，它将找到容器，但无法通过健康检查，因为我的所有代码都是针对python 3的。

Answer 1

不幸的是，此时没有TF +Python3+ EI提供图像。如果要使用TF + EI，则需要确保代码与Python 2兼容。

编辑:在我最初写完这篇文章之后，对TF +Python3+ EI的支持已经发布。在撰写本文时，我相信TF 1.12.0、1.13.1和1.14.0都支持Python 3+ EI。有关完整列表，请参见https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk#tensorflow-sagemaker-estimators。