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AWS SageMaker:CapacityError:无法设置请求的ML计算容量。

sagemaker keras tensorflow

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loretoparisi · 技术社区 · 6 年前

及(二) ml.p3.2x大 .

每个培训作业都使用Tensorflow和Keras后端运行自定义算法。

实例(1)运行正常,而实例(2)在报告的1小时训练时间后,在CloudWatch中进行任何登录(任何文本拖日志),退出时出现以下错误:

Failure reason
CapacityError: Unable to provision requested ML compute capacity. Please retry using a different ML instance type.

1 回复 | 直到 6 年前

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Harish Panwar 6 年前

有关ec2容量问题的更多信息,请访问: troubleshooting-launch-capacity