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Serverless Endpoint Can't Run Due to Insufficient Space

Chiusa
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component: Inference APIs and Interfaces type: bug
Lingua principale
Python
Stelle
2.3k
Fork
1.3k
Merge medio
1g 22h
PR unite (30g)
35

Descrizione

**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

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Direzione di ricerca

Il report non indica alcun file, test o versione dell'SDK SageMaker Python SDK; è stato riprodotto tramite la AWS Console con un'immagine PyTorch 2.2.0 e le dipendenze elencate. Inizia riproducendo la creazione dell'endpoint serverless e ispezionando i log degli errori dell'installazione delle dipendenze. L'attività è completata quando l'endpoint viene creato correttamente entro l'allocazione di 6GB oppure quando la limitazione viene documentata.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
aws, python, pytorch
Ambito
cloud, machine-learning
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
20/100

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