如何在本地环境中部署 AWS SageMaker 线性学习者模型答案

【问题标题】：How can I deploy AWS SageMaker Linear Learner Model in a Local Environment如何在本地环境中部署 AWS SageMaker 线性学习者模型
【发布时间】：2018-08-11 05:06:36
【问题描述】：

我使用内置的线性学习器算法训练了一个 AWS SageMaker 模型。我可以从 S3 下载经过训练的模型工件 (model.tar.gz)。

如何在独立于 AWS 的本地环境中部署模型，以便在没有互联网访问的情况下进行预测推理调用？

【问题讨论】：

标签： amazon-sagemaker

【解决方案1】：

Matx，内置算法没有本地模式。但是，您可以以编程方式加载具有模型权重的 mxnet 模块并使用它来进行预测。代码示例请查看https://forums.aws.amazon.com/thread.jspa?messageID=827236&#827236。

【讨论】：

嗨 Yuri，什么是 mxnet 模块，它与线性学习器内置算法有何关系？我是 SageMaker 和机器学习的新手。非常感谢。
mxnet 模块是指mxnet.module.Module 类。它可以从 SageMaker Linear Learner 保存的文件中加载模型。另见mxnet.apache.org/api/python/module/…
您好 Yury，感谢您的帮助。我到了“mod = mx.module.Module.load("mx-mod", 0)”，但在这一行出现错误：“您使用 Module(..., label_names=['softmax_label ']) 但在 symbol.list_arguments() 中找不到名称为 'softmax_label' 的输入。您的意思是以下之一吗：data out_label"
Matx，尝试将label_names=["out_label"]作为最后一个参数传递给Module.load。