如何在 Python 本地部署 Amazon-SageMaker

Question

我在 Amazon-SageMaker 中训练了我的模型并将其下载到我的本地计算机。不幸的是，我不知道如何在本地运行模型。

模型位于包含以下文件的目录中：

image-classification-0001.params
image-classification-0002.params
image-classification-0003.params
image-classification-0004.params
image-classification-0005.params
image-classification-symbol.json
model-shapes.json

谁知道如何使用 Python 在本地运行这个，或者能给我指出可以提供帮助的资源吗？我试图避免使用 Amazon API.

调用模型

编辑：我使用的模型是使用与此非常相似的代码创建的 example。

感谢任何帮助，我会将赏金奖励给最有帮助的人，即使他们没有完全解决问题。

Answer 1

这不是一个完整的答案，因为我没有设置 SageMaker（而且我不知道 MXNet），所以我无法实际测试这种方法（是的，正如已经提到的，我不想称之为完整的答案而不是可能 pointer/approach 来解决这个问题）。

假设 -

您提到您的型号与您提供的笔记本非常相似link。如果你仔细阅读笔记本中的文字，你会在某个时候看到这样的东西 -

"In this demo, we are using Caltech-256 dataset, which contains 30608 images of 256 objects. For the training and validation data, we follow the splitting scheme in this MXNet example."

看到那里提到 MXNet 了吗？让我们假设您没有做太多更改，因此您的模型也是使用 MXNet 构建的。

方法 -

假设我刚才提到的，如果你去搜索 AWS SageMaker Python SDK 的文档，你会看到关于模块序列化的部分。这又是从另一个假设开始的-

"If you train function returns a Module object, it will be serialized by the default Module serialization system, unless you've specified a custom save function."

假设这对你的情况是正确的，进一步阅读同一份文件告诉我们 "model-shapes.json" 是你的模型的 JSON 序列化表示，"model-symbol.json" 是在模块的'symbol'属性上调用'save'函数创建的模块符号，最后"module.params"是序列化的（我不确定是文本格式还是二进制格式) 形式的模块参数。

有了这些知识，我们就可以查看 MXNet 的文档。瞧！我们了解 here 如何使用 MXNet 保存和加载模型。因此，由于您已经拥有这些保存的文件，您只需将它们加载到 MXNet 的本地安装中，然后运行它们来预测未知。

希望本文能帮助您找到解决问题的方向。

奖金 -

我不确定这是否也可以做同样的工作，（@Seth Rothschild 在评论中也提到了）但应该可以，你可以看到 AWS SageMaker Python SDK 有一种加载模型的方法也来自已保存的。

Answer 2

如果您想在本地托管经过训练的模型，并且使用 Apache MXNet 作为模型框架（如上例所示），最简单的方法是使用 MXNet 模型服务器：https://github.com/awslabs/mxnet-model-server

在本地安装后，您可以使用以下方式开始服务：

mxnet-model-server \ --models squeezenet=https://s3.amazonaws.com/model-server/models/squeezenet_v1.1/squeezenet_v1.1.model

然后用图像调用本地端点

curl -O https://s3.amazonaws.com/model-server/inputs/kitten.jpg curl -X POST http://127.0.0.1:8080/squeezenet/predict -F "data=@kitten.jpg"

Answer 3

根据 SRC 的建议，我能够按照 question and this doc 中描述如何加载 MXnet 模型的说明进行操作。

我是这样加载模型的：

lenet_model = mx.mod.Module.load('model_directory/image-classification',5)
image_l = 64
image_w = 64
lenet_model.bind(for_training=False, data_shapes=[('data',(1,3,image_l,image_w))],label_shapes=lenet_model._label_shapes)

然后使用先前链接的文档中略微修改的辅助函数进行预测：

import mxnet as mx
import matplotlib.pyplot as plot
import cv2
import numpy as np
from mxnet.io import DataBatch

def get_image(url, show=False):
    # download and show the image
    fname = mx.test_utils.download(url)
    img = cv2.cvtColor(cv2.imread(fname), cv2.COLOR_BGR2RGB)
    if img is None:
         return None
    if show:
         plt.imshow(img)
         plt.axis('off')
    # convert into format (batch, RGB, width, height)
    img = cv2.resize(img, (64, 64))
    img = np.swapaxes(img, 0, 2)
    img = np.swapaxes(img, 1, 2)
    img = img[np.newaxis, :]
    return img

def predict(url, labels):
    img = get_image(url, show=True)
    # compute the predict probabilities
    lenet_model.forward(DataBatch([mx.nd.array(img)]))
    prob = lenet_model.get_outputs()[0].asnumpy()

    # print the top-5
    prob = np.squeeze(prob)
    a = np.argsort(prob)[::-1]

    for i in a[0:5]:
       print('probability=%f, class=%s' %(prob[i], labels[i]))

最后我用这段代码调用了预测：

labels = ['a','b','c', 'd','e', 'f']
predict('https://eximagesite/img_tst_a.jpg', labels )

如何在 Python 本地部署 Amazon-SageMaker

How to Deploy Amazon-SageMaker Locally in Python

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