aws / aws/sagemaker-python-sdk
Serverless Endpoint Can't Run Due to Insufficient Space
- 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**

**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
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