我是 AWS 的新手。现在，我已经在 SageMaker 笔记本实例中定义了一个图像分割函数，这将返回掩码。
我没有在那里训练我的模型，我所做的是在那里 pip 安装模型包，手动上传预先训练的权重。其余的与在本地机器中工作非常相似：我导入包，加载权重，定义一个函数将图像作为输入，然后输出掩码。
我的问题是：有没有办法托管我的函数，以便我可以使用 URL 端点 + 一个图像信息调用它，然后它返回掩码作为响应？
我再次对 AWS 很陌生，我开始怀疑 SageMaker 不是为这项工作而设计的......我选择 SageMaker 的原因是对计算能力的需求，我认为我不能用纯 lambda 来完成这项工作。
SageMaker 推理终端节点目前依赖于基于 Docker 镜像的接口。在基本级别，您可以设置一个 Docker 映像，该映像运行 Web 服务器并响应 AWS 所需端口上的终端节点。本指南将向您展示如何做到这一点：https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/your-algorithms-inference-code.html。
这是一个烦人的工作量。如果您使用的是众所周知的框架，他们有一个容器库，其中包含一些样板代码，您可以重用：https://github.com/aws/sagemaker-containers。您可能需要在那里进行一些自定义。
或者根本不使用 SageMaker 推理终端节点:)如果您的模型符合 AWS Lambda 的大小/内存限制，这是一个更简单的选择！
完全免责声明，我正在开发一个与SageMaker竞争的平台：模型动物园