python - AWS SageMaker モデルが真空に出入りする

Question

AWS SageMaker モデルのデプロイと使用を試みながら、量子力学を証明しました。エラーは、モデル/エンドポイントが存在することと存在しないことの両方を示しているように見えることに注意してください。

モデルのトレーニング

m = MXNet("lstm_trainer.py", 
          role=role, 
          train_instance_count=10, 
          train_instance_type="ml.c4.xlarge",
          hyperparameters={'batch_size': 100, 
                         'epochs': 400, 
                         'learning_rate': 0.1, 
                         'momentum': 0.9, 
                         'log_interval': 100})
m.fit(inputs)

正常に動作します。

エンドポイントのデプロイ

predictor = m.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.m4.xlarge')

エラーが発生し、

ClientError: An error occurred (ValidationException) when calling the CreateModel operation: Cannot create already existing model "arn:aws:sagemaker:us-west-2:01234567890:model/sagemaker-mxnet-py2-cpu-2018-02-13-17-18-59-047".

エンドポイントを実行し、

predictor.predict(np.arange(100))

与える、

ValidationError: An error occurred (ValidationError) when calling the InvokeEndpoint operation: Endpoint sagemaker-mxnet-py2-cpu-2018-02-13-17-18-59-047 of account 01234567890 not found.

次のようにエンドポイントを削除します。

sagemaker.Session().delete_endpoint(predictor.endpoint)

与える、

ClientError: An error occurred (ValidationException) when calling the DeleteEndpoint operation: Could not find endpoint "arn:aws:sagemaker:us-west-2:01234567890:endpoint/sagemaker-mxnet-py2-cpu-2018-02-13-17-18-59-047".

これを修正するにはどうすればよいですか?