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Serverless Endpoint Can't Run Due to Insufficient Space

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component: Inference APIs and Interfaces type: bug
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**
![image](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/assets/140638069/2a5da1d9-5ddd-4484-8ef0-e9f6572a2a97)

**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

Beitragsleitfaden öffnen

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

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