aws / aws/sagemaker-python-sdk
Serverless Endpoint Can't Run Due to Insufficient Space
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 2.3k
- Forks
- 1.3k
- Ø Merge
- 1 T. 22 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 35
Beschreibung
**Describe the bug**
I am trying to run a serverless endpoint but the endpoint always fails to get created while trying to install dependencies. I understand that serverless endpoints do not have much space but I provisioned the full 6GB amount and it hasn't even gotten to downloading the model.
**To reproduce**
Create a sagemaker serverless endpoint withe the following configuration:
IMAGE:
763104351884.dkr.ecr.eu-west-2.amazonaws.com/pytorch-inference:2.2.0-cpu-py310-ubuntu20.04-sagemaker
REQUIRMENTS:
torchaudio==2.2.2
sox==1.5.0
huggingface_hub>=0.8.0
hyperpyyaml>=0.0.1
joblib>=0.14.1
numpy>=1.17.0
packaging
pandas>=1.0.1
pre-commit>=2.3.0
pygtrie>=2.1,<3.0
scipy>=1.4.1,<1.13.0
sentencepiece>=0.1.91
SoundFile; sys_platform == 'win32'
torch>=1.9.0,<=2.2.2
tqdm>=4.42.0
transformers>=4.30.0
speechbrain==1.0.0
Alternatively you could reduce this to the following but the others will be installed as dependencies anyway:
torchaudio==2.2.2
sox==1.5.0
speechbrain==1.0.0
MEMORY:
6GB
**Expected behavior**
Serverless endpoint is created
**Screenshots or logs**

**System information**
A description of your system. Please provide:
- **SageMaker Python SDK version**: Used AWS Console
- **Framework name (eg. PyTorch) or algorithm (eg. KMeans)**: Pytorch, Speechbrain (speechbrain/spkrec-ecapa-voxceleb)
- **Framework version**: Speechbrain (1.0.0)
- **Python version**: 3.10
- **CPU or GPU**: CPU
- **Custom Docker image (Y/N)**: N
**Additional context**
On my local machine a virtual environment with the packages outlined in the requirements.txt file takes 842MB
Beitragsleitfaden
Rechercherichtung
Der Bericht nennt keine Datei, keinen Test und keine SDK-Version des SageMaker Python SDK; er wurde über die AWS Console mit einem PyTorch 2.2.0-Image und den aufgeführten Abhängigkeiten reproduziert. Beginne damit, die Erstellung des serverlosen Endpunkts zu reproduzieren und die Fehlerprotokolle der Abhängigkeitsinstallation zu untersuchen. Als abgeschlossen gilt dies, wenn der Endpunkt erfolgreich innerhalb der 6GB-Zuweisung erstellt wurde oder die Einschränkung dokumentiert ist.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- aws, python, pytorch
- Bereich
- cloud, machine-learning
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 20/100