aws / aws/sagemaker-python-sdk
Serverless Endpoint Can't Run Due to Insufficient Space
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge trung bình
- 1 ngày 22 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 35
Mô tả
**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
Hướng dẫn đóng góp
Hướng nghiên cứu
Báo cáo không nêu tệp, bài kiểm thử hoặc phiên bản SDK nào của SageMaker Python SDK; sự cố được tái hiện thông qua AWS Console với image PyTorch 2.2.0 và các dependency được liệt kê. Hãy bắt đầu bằng cách tái hiện việc tạo serverless endpoint và kiểm tra các log lỗi cài đặt dependency. Được xem là hoàn tất khi endpoint được tạo thành công trong allocation 6GB hoặc khi giới hạn này được ghi lại.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- aws, python, pytorch
- Lĩnh vực
- cloud, machine-learning
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 20/100