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

**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
Guida per i contributori
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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