创建端点时出错。

【以下的问题经过翻译处理】 在尝试从训练成功的模型创建端点时发生以下错误：

• 在Web控制台中：

顾客：生产变体AllTraffic的主要容器未通过ping健康检查。请检查此端点的CloudWatch日志。

• CloudWatch日志：

执行：“serve”：$PATH中找不到可执行文件

我正在使用Lambda步骤部署模型，就像在这个笔记本中一样。Lambda步骤成功，我可以在控制台中看到模型配置创建成功。

在AWS Web控制台中，当我为已注册的模型创建端点时，出现完全相同的错误，在推理->模型下。在控制台中，我可以看到为模型创建了推理容器，具有以下特征：

• 映像：763104351884.dkr.ecr.eu-west-3.amazonaws.com/tensorflow-training:2.8-cpu-py39
• 模式：单个模型
• 环境变量（键值）：

SAGEMAKER_CONTAINER_LOG_LEVEL20

SAGEMAKER_PROGRAM inference.py

SAGEMAKER_REGION eu-west-3

SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY/opt/ml/model/code

我不知道出了什么问题，也找不到任何有关此问题的相关信息。需要提供用于推理的自定义Docker映像或其他内容吗？

有关更多详细信息，请查找下面的管道模型步骤代码。非常感谢任何帮助！

model = Model(
    image_uri=estimator.training_image_uri(),
    model_data=step_training.properties.ModelArtifacts.S3ModelArtifacts,
    sagemaker_session=sagemaker_session,
    role=sagemaker_role,
    source_dir='code',
    entry_point='inference.py'
)
step_model_create = ModelStep(
        name="CreateModelStep",
        step_args=model.create(instance_type="ml.m5.large")
 )

register_args = model.register(
        content_types=["*"],
        response_types=["application/json"],
        inference_instances=["ml.m5.large"],
        transform_instances=["ml.m5.large"],
        model_package_group_name="test",
        approval_status="Approved"
)
step_model_register = ModelStep(name="RegisterModelStep", step_args=register_args)