Cuando invoco el trabajo por lotes/punto final en sagemaker implementado con un contenedor personalizado, quiero almacenar cierta información dentro de S3. Por ejemplo, en esta imagen

En "Implementación/Hosting" quiero poner algunos objetos dentro del contenedor S3 y no solo leer el /opt/model

Por ejemplo , contenedor BYO R

En la función fontanero.R me gustaría:

 function(req) { # Setup locations prefix <- '/opt/ml' model_path <- paste(prefix, 'model', sep='/') # Bring in model file and factor levels load(paste(model_path, 'mars_model.RData', sep='/')) # Read in data conn <- textConnection(gsub('\\\\n', '\n', req$postBody)) data <- read.csv(conn) close(conn) # Convert input to model matrix scoring_X <- model.matrix(~., data, xlev=factor_levels) #### SAVE OBJECT IN S3 ##### # Return prediction return(paste(predict(mars_model, scoring_X, row.names=FALSE), collapse=','))}

¿Cómo puedo conseguir esto? ¿Usando aws.s3 conectándose al contenedor o con otras técnicas?

EDITAR: la solución aws.s3 para conectarse directamente dentro del contenedor parece no funcionar