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谷歌有 SageMaker Studio 的答案，但我对 SageMaker Studio LAB 的答案不知所措......

我在 XGBoost 上阅读以下内容 - 我在 SM Studio LAB 的正确位置吗？

https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/xgboost.html

与阅读上面的文档相比，我在 LAB 中使用 XGBoost 有没有更好的方法？

在 SageMaker Studio 中，我将执行以下操作来获取 XGBoost 算法的 ECR 容器：

from sagemaker import image_uris
container = image_uris.retrieve('xgboost', boto3.Session().region_name, '1')

我使用 github 示例使其更进一步：

https://github.com/aws/studio-lab-examples/blob/main/connect-to-aws/Access_AWS_from_Studio_Lab.ipynb

这有效：

from sagemaker import image_uris
from sagemaker.xgboost import XGBoost

# Create a training job name
job_name = 'ufo-xgboost-job-{}'.format(datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S"))
print('Here is the job name {}'.format(job_name))

import sagemaker
import boto3
from sagemaker import image_uris
from sagemaker.session import Session
from sagemaker.inputs import TrainingInput

但这给我带来了麻烦：

sess = sagemaker.Session()

xgb = sagemaker.estimator.Estimator(container,
                                    role, 
                                    instance_count=1, 
                                    instance_type='ml.m4.xlarge',
                                    output_path='model.tar.gz',
                                    sagemaker_session=sess)

xgb.set_hyperparameters(objective='multi:softmax',
                        num_class=3,
                        num_round=100)

data_channels = {
    'train': s3_input_train,
    'validation': s3_input_validation
}
xgb.fit(data_channels, job_name=job_name)

出现以下错误：

ParsingError                              Traceback (most recent call last)
~/.conda/envs/default/lib/python3.9/site-packages/botocore/configloader.py in raw_config_parse(config_filename, parse_subsections)
    148         try:
--> 149             cp.read([path])
    150         except (six.moves.configparser.Error, UnicodeDecodeError):

~/.conda/envs/default/lib/python3.9/configparser.py in read(self, filenames, encoding)
    696                 with open(filename, encoding=encoding) as fp:
--> 697                     self._read(fp, filename)
    698             except OSError:

~/.conda/envs/default/lib/python3.9/configparser.py in _read(self, fp, fpname)
   1115         if e:
-> 1116             raise e
   1117 

ParsingError: Source contains parsing errors: '/home/studio-lab-user/.aws/config'
    [line  5]: 'from sagemaker import image_uris\n'
    [line  6]: 'import boto3\n'

During handling of the above exception, another exception occurred:

底部截断错误：

ConfigParseError: Unable to parse config file: /home/studio-lab-user/.aws/config
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1 回答 1

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作为 SageMaker 培训作业的一部分，您正在尝试在临时 EC2 实例上运行将在 Studio 实验室环境之外运行的外部培训作业。
错误是：ConfigParseError: Unable to parse config file: /home/studio-lab-user/.aws/config听起来您没有正确配置 AWS 凭证。您是否成功完成了本指南中用于将 Studio Lab 与您的 AWS 账户连接
的第 0 步和第 1 步？

或者：在您的 Studio 实验室中本地运行 XGBoost - 或者 - 因为您已经有一个 AWS 账户，请使用 SageMaker Studio（不是免费的），它已经配置了特定的 IAM 角色，您的管理员将在创建 Studio 域时配置该角色。

于 2022-01-22T18:21:44.763 回答