如何在 Amazon sagemaker 笔记本中分配已创建的端点答案

【问题标题】：How to assign already created endpoint in Amazon sagemaker notebook如何在 Amazon sagemaker 笔记本中分配已创建的端点
【发布时间】：2021-11-21 17:54:23
【问题描述】：

我使用我喜欢的模型创建了一个 sagemaker 端点。使用此代码

predictor=estimator.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.m4.xlarge')

所以每当我想预测数据时，我只能使用predictor.predict(data)，一切顺利。

但现在我暂时没有笔记本会话，需要重新启动实例和内核。因此，随着变量的重置，我上面的代码不再起作用。

我尝试搜索如何将 sagemaker 端点分配给变量，但一切都会导致调用带有正文数据的端点。

我只想像predictor = "endpoint-name' 这样使用，然后predictor.predict(data) 工作正常。有什么办法可以得到这个。 对不起我的英语。

【问题讨论】：

标签： python amazon-web-services machine-learning jupyter-notebook amazon-sagemaker

【解决方案1】：

this怎么样？

from sagemaker.predictor import Predictor

predictor = Predictor(endpoint_name="your endpoint name")

【讨论】：