aws / aws/sagemaker-python-sdk
ModelTrainer Local Mode PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'sm_drivers'
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge medio
- 1g 22h
- PR unite (30g)
- 35
Descrizione
**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.
Guida per i contributori
Apri la guida per i contributori
Direzione di ricerca
Inizia con l'esempio di local-mode in build_and_train_models/sm-model_trainer e riproduci il PermissionError durante la pulizia usando SageMaker Python SDK 2.240.0. Traccia la gestione della pulizia per 'sm_drivers' e verifica che un completamento normale termini senza un errore di autorizzazione e completi correttamente la pulizia.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- aws, python
- Ambito
- cloud, machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 35/100