¿Cómo puedo solucionar los problemas comunes de registro de modelos en Sagemaker AI?

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Quiero solucionar problemas comunes de registro de modelos en Amazon SageMaker AI.

Resolución

No puede registrar un modelo en el Registro de modelos de SageMaker AI

Nota: La siguiente resolución es para un modelo que se implementa como SageMaker AI, que tiene tarjetas modelo creadas y que está asociado a un punto de enlace de SageMaker AI.

Si ha utilizado una canalización para registrar el modelo y utiliza la versión 2.90.0 o posterior del SDK de Python de SageMaker AI, RegisterModel no es compatible. Para resolver este problema, utilice ModelStep para registrar el modelo. También puede usar Boto3 o SageMaker AI Studio para registrar el modelo.

Nota: Si necesita más de 1000 modelos, solicite un aumento de cuota.

Se produce un error de «Acceso denegado» al crear modelos entre cuentas

Al crear un modelo en varias cuentas de AWS, es posible que se muestre el siguiente error:

«An error occurred (AccessDeniedException) when calling the CreateModel operation: User: arn:aws:sts::123456789**:assumed-role/Role-AA** is not authorized to perform: sagemaker:CreateModel on resource: arn:aws:sagemaker:eu-west-1:123456789**:model-package/sample-model-package-group/20 because no resource-based policy allows the sagemaker:CreateModel action».

El error anterior se produce cuando no ha configurado correctamente la política de recursos. Para resolver este problema, configure correctamente la política de recursos de grupos de paquetes modelo y buckets de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Además, modifique el ID de la cuenta, la región de AWS y el grupo de paquetes modelo según sea necesario. Para obtener más información, consulte Despliegue de una versión modelo desde una cuenta diferente.

No puede ver el grupo de paquetes modelo en el entorno de SageMaker AI Studio

Nota: Si se muestran errores al ejecutar comandos de la Interfaz de la línea de comandos de AWS (AWS CLI), consulte Solución de problemas de AWS CLI. Además, asegúrese de utilizar la versión más reciente de la AWS CLI.

Si usa un dominio y un perfil de usuario para crear un grupo de paquetes modelo, los valores se muestran como etiquetas. Las etiquetas se aplican a su grupo de paquetes modelo. Para comprobar las etiquetas, ejecute el siguiente comando list-tags:

aws sagemaker list-tags --resource-arn example-model-package-group-arn

Nota: Sustituya example-model-package-group-arn por el ARN de su grupo de paquetes modelo.

Para ver la información del grupo de paquetes modelo, ejecute el siguiente comando describe-model-package-group:

aws sagemaker describe-model-package-group --model-package-group-name example-model-package-group-name

Nota: Sustituya example-model-package-group-name por el nombre del grupo de paquetes modelo.

Nota: SageMaker AI usa la etiqueta sagemaker:domain-arn que se adjunta a los recursos de SageMaker AI para la filtración de recursos. Como resultado, SageMaker AI solo muestra los recursos que se crean en el dominio y los recursos que no tienen la etiqueta sagemaker:domain-arn. Además, la filtración de recursos solo se admite en la interfaz de usuario de Studio.

OFICIAL DE AWS
OFICIAL DE AWSActualizada hace un mes