AWS SageMaker-本地培训，但部署到AWS？
我对SageMaker有以下挑战：
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我在本地（成功地）运行了训练，修改了以下行：
abalone_estimator = TensorFlow(entry_point='abalone.py',
role=role,
training_steps= 100,
evaluation_steps= 100,
hyperparameters={'learning_rate': 0.001},
train_instance_count=1,
**train_instance_type='local'**)
abalone_estimator.fit(inputs)
然后我想用下面这行代码将我的模型部署到AWS，但SDK似乎在本地部署了它（它没有失败，我只是看到它在我的机器上运行）
abalone_predictorabalone_estimator.deploy（initial_instance_countinstance_typeml.m4.xlarge）
关于如何修复它以便将其部署到AWS或重新加载我的训练模型并从头部署到AWS，有什么建议吗？
非常感谢斯特凡
共有1个答案
在SageMaker上再次运行训练更容易。否则，以下是你必须做的步骤。
- 获取培训期间生成的检查点文件，并将其转换为tensorflow服务模型。
如果您想了解上述每个具体步骤的详细信息，请务必让我知道，但如果您的数据集不太大，我会说只需对SageMaker进行再培训即可。
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