aws / aws/sagemaker-python-sdk

Serverless Endpoint Can't Run Due to Insufficient Space

Fermée
#4,665 2 commentaires 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub
component: Inference APIs and Interfaces type: bug
Langage dominant
Python
Étoiles
2.3k
Forks
1.3k
Merge moyen
1 j 22 h
PR mergées (30 j)
35

Description

**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

Guide de contribution

Ouvrir le guide de contribution

Piste de recherche

Le rapport ne mentionne aucun fichier, test ni version du SDK de SageMaker Python SDK ; il a été reproduit via l'AWS Console avec une image PyTorch 2.2.0 et les dépendances indiquées. Commencez par reproduire la création du endpoint serverless et examiner les journaux d'erreur de l'installation des dépendances. C'est terminé lorsque l'endpoint est créé avec succès dans la limite d'allocation de 6GB, ou lorsque la limitation est documentée.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
aws, python, pytorch
Domaine
cloud, machine-learning
Type d'issue
Bug
Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
À clarifier
Accessibilité débutants
20/100

Recevez les nouvelles issues par e-mail

Un résumé court des issues GitHub adaptées aux débutants.