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ModelTrainer Local Mode PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'sm_drivers'
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 2.3k
- Forks
- 1.3k
- Ø Merge
- 1 T. 22 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 35
Beschreibung
**Describe the bug**
A clear and concise description of what the bug is.
When running local mode example for ModelTrainer from example notebook, see an error like `PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'sm_drivers'` that seems to be coming during the cleanup process after the training is complete.
**To reproduce**
A clear, step-by-step set of instructions to reproduce the bug.
The provided code need to be **complete** and **runnable**, if additional data is needed, please include them in the issue.
Run local mode example from here - https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/default/%20%20%20%20%20%20build_and_train_models/sm-model_trainer
**Expected behavior**
A clear and concise description of what you expected to happen.
* Running the local mode should not fail with permission denied, can have graceful exit with message or ensure the local cleanup happens successfully
**Screenshots or logs**
If applicable, add screenshots or logs to help explain your problem.
**System information**
A description of your system. Please provide:
- **SageMaker Python SDK version**: 2.240.0
- **Framework name (eg. PyTorch) or algorithm (eg. KMeans)**:
- **Framework version**:
- **Python version**:
- **CPU or GPU**:
- **Custom Docker image (Y/N)**:
**Additional context**
Add any other context about the problem here.
Beitragsleitfaden
Rechercherichtung
Beginnen Sie mit dem local-mode-Beispiel unter build_and_train_models/sm-model_trainer und reproduzieren Sie den PermissionError während der Bereinigung mit SageMaker Python SDK 2.240.0. Verfolgen Sie die Bereinigungsbehandlung für 'sm_drivers' und überprüfen Sie, dass ein normaler Abschluss ohne PermissionError beendet wird und die Bereinigung erfolgreich durchführt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- aws, python
- Bereich
- cloud, machine-learning
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100