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Serverless Endpoint Can't Run Due to Insufficient Space

Cerrado
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component: Inference APIs and Interfaces type: bug
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.3k
Forks
1.3k
Merge medio
1 d 22 h
PR fusionados (30 d)
35

Descripción

**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

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Línea de trabajo

El informe no menciona ningún archivo, prueba ni versión del SDK de SageMaker Python SDK; se reprodujo mediante la AWS Console con una imagen de PyTorch 2.2.0 y las dependencias indicadas. Empieza reproduciendo la creación del endpoint serverless e inspeccionando los registros de errores de la instalación de dependencias. Se considera terminado cuando el endpoint se haya creado correctamente dentro de la asignación de 6GB, o cuando se documente la limitación.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
aws, python, pytorch
Área
cloud, machine-learning
Tipo de issue
Error
Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Necesita aclaración
Aptitud para principiantes
20/100

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