반응형 AWS sagemaker2 AWS Sagemaker 'no SavedModel bundles found!' error Tensorflow 모델을 deploy하는데 raise ValueError('no SavedModel bundles found!') 이런 에러가 나면서 endpoint 생성에 실패하였다. 검색해보니 ./export/1 과 같이 버전명(1)이 명시된 폴더에 저장 후 이를 tar화 하여야 모델을 인식하기때문이었다..^^ 따라서 아래와 같이 1폴더에 저장하는 코드로 변경해주니 잘 배포가 되었다! model.save(./model/1) %%sh cd model tar cvfz model-tf.tar.gz 1 2021. 8. 11. AWS Tensorflow 모델 배포 및 endpoint 생성하기 AWS sagemaker에서 모델개발을 진행 중인데 AWS에서 제공하는 autopilot 이외에 개인이 개발한 모델의 엔드포인트를 생성해 사용하고싶어졌다. 열심히 찾아본 결과를 정리해보겠다! 우선 Tensorflow 모델을 배포하는 방법! Sagemaker - 노트북환경에서 진행하도록 한다. 1) 모델 훈련 후 해당 모델을 저장한다. # 모델 생성 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(units=256, activation='relu', input_shape=(89,)), tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='rel.. 2021. 8. 5. 이전 1 다음 반응형
