当您使用AI-Platform部署模型时，您可以在链接中看到 https://console.cloud.google.com/apis/api/ml.googleapis.com/metrics?project=<my_project_name> 部署ML模型的API (或特别是端点)的一些性能度量，例如延迟(响应时间)、发生了多少200状态代码等…… 我想从python
浏览 31提问于2021-04-29得票数 0
gcloud ai-platform predict支持使用--signature-name参数在SavedModel：https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ai-platform/predict中指定签名 用于在线预测的python SDK和REST API没有：https://cloud.google.com/ml-engine/refer
浏览 15提问于2019-08-28得票数 2
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我在Google平台上部署了Pytorch模型，我得到了以下错误： version="0.1", install_requires=REQUIRED_PACKAGES模型版本创建gcloud beta ai-platform
浏览 5提问于2020-02-26得票数 3
为了获得在线预测，我在ai-platform上创建了一个模型版本。它工作得很好，除非我想使用--accelerator参数。下面是有效的命令：
gcloud alpha ai-platform versions create [...] --model [...] --origin=[...]--python-version=3.5 --runtime-version=1.14 --package-uris=[...]我希望它能工作，因为1)参数存在并使用这两个
浏览 20提问于2019-10-01得票数 1
如何使用tensorflow 2在google cloud (ai-platform)上训练模型？我看到唯一可用的运行时版本是1.14 https://cloud.google.com/ml-engine/docs/runtime-version-list gcloud ai-platform jobs--python-version 3.5 --runtime-version 1.14
浏览 23提问于2019-12-06得票数 0
我已经使用Tensorflow 1.10训练了一个Keras模型。但是，当我在GUI中创建模型版本时，我只能在ML引擎上看到TensorFlow1.9。如果我使用1.9，我可以得到预测结果，但它会让我停下来担心，因为版本不匹配。如何使用Tensorflow 1.10创建模型版本？
谢谢!
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
在顺序模型中，我使用了句子编码器作为KerasLayer。训练结束后，我使用tf.saved_model.save将我的模型保存为saved_model.pb。训练没有问题，它训练模型并将其保存在google云存储上。当我为预测部署我保存的模型时，在ai-platform的models部分中创建了一个发布版本。当我使用TEST & USE部分获取样本预测时
浏览 2提问于2020-05-28得票数 0
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我是GCP的新手，所以请原谅我可能在这里问/遗漏了一些显而易见的事情。我试着从他们的列表中切换不同的类型，但没有成功。我遗漏了什么？下面是我要部署的脚本：
MO
浏览 2提问于2021-05-05得票数 0
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我在Google Cloud Platform (机器学习引擎)中部署了一个基于随机森林的模型，以获得在线预测。当我通过Google API客户端库使用API调用API时，通常需要大约15秒才能获得响应(只有一个实例)。当我尝试大约15个实例时，获得响应的时间增加到2分钟以上。如果有任何建议改进我的模型，我将不胜感激。以下是用于部署模型的命令：
gcloud beta ai-platform mod
浏览 16提问于2020-03-03得票数 0
我正在研究一种在我的预测器代码中使用configparser的方法，用于自定义预测例程。
浏览 0提问于2020-05-05得票数 0
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我在GCP AI-Platform中成功地训练了我的模型，将我的模型保存在项目存储桶路径下的pkl文件中： gs://mybucket-mymodel/trained_model/topic_20210820_191116/mymodel.pkl 我的模型的分发文件在bucket路径中： gs://mybucket-mymodel/mysourcecode
浏览 26提问于2021-08-20得票数 0
2回答
我通过AI Platform UI创建了一个使用全局端点的模型。我正在尝试部署使用保存的模型生成器导出的基本tensorflow 1.15.0模型。当我试图部署这个模型时，我在UI中得到了一个Create Version Failed.object has no attribute 'next'
Framew
浏览 5提问于2020-12-23得票数 0
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我试图部署一个模型到GCP AI平台，但没有取得任何进展，我知道类似的问题曾被问过，但我不知道我做错了什么，任何帮助将不胜感激。我正在用jupyter笔记本进行开发。gcloud ai-platform models create {MODEL_NAME} --regions {REGION}!gcloud beta ai-platform versions create {VERSION_NAME} \--o
浏览 8提问于2021-12-15得票数 2
我正试图部署一个预先训练的到人工智能平台，与一个自定义预测例程。遵循描述的的说明后，部署失败，出现以下错误：
ERROR: (gcloud.beta.ai-platform.versions.create) Create Version failed.模型文件夹的内容是83.89 MB大，并且低于文档中描述的250 MB限制。文件夹中唯一的文件是模型的检查点文件(.pth)和自定义预测例程所需<em
浏览 3提问于2019-12-17得票数 3
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在GCP ai-platform中，除了保存tf.keras模型之外，我还试图将简单的日志写到文件中。但是，使用tf.saved_model.save保存模型是可行的，而使用with open(file) as out:写入.txt则不行，并会引发以下错误：...--package-path traine
浏览 4提问于2020-03-08得票数 0
我正在尝试用google ai平台建立一个基本的pytorch管道。在Google AI平台教程中，我找到的唯一相关概念是通过python</e
浏览 12提问于2019-08-13得票数 1
目前，我正试图通过遵循将自定义模型部署到AI平台上。它是基于'torchvision.transform'.和‘Py手电筒’的预训练模型的组合。错误检测模型:模型需要比允许的内存更多的内存。请尽量缩小型号尺寸并重新部署。如果您继续遇到错误，请与支持部门联系。我猜想，内部Ai平台下载的PyPI包的PyTorch是+500 MB，这将导致我们的<e
浏览 0提问于2021-01-19得票数 0
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如何从Azure Machine Learning service获取所有模型和部署服务，以及如何使用python将其删除。有没有办法使用python从Azure ML服务中列出、删除所有模型和部署服务？
浏览 2提问于2020-02-19得票数 1
我想部署和使用一个模型的AI平台预测与人工智能解释。gcloud beta ai-platform versions create $IG_VERSION --region=$REGION \ --origin我检查了模型部署的状态，并正确地部署了模型。# Make sure the IG model deployed correctly.gcloud <e
浏览 0提问于2021-07-08得票数 0
我试图用Google的可解释的ai来解释一个图像预测模型，但是我得到了一个429错误。我想要解释的模型是一个使用移动网络v3大模型并应用迁移学习的模型。python代码:结果: &qu
浏览 8提问于2021-07-13得票数 1
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