我希望能够用我制作的训练应用程序容器来训练模型,并将其保存到我的工件注册表中。我希望能够使用一个烧瓶应用程序和一个能够处理某些逻辑的/predict路由来部署一个模型--而不一定只是预测一个输入json。它还需要一条我理解的/healthz路线。基本上,我想要一条管道,在我制作的模型训练容器上执行一项训练任务,然后用一个烧瓶应用程序来部署模型,并使用我制作的模型服务容器。看看溢出,我想知道问题的管道是否有我最终想要的正确布局。所以,就像这样:
import kfp
from kfp.v2 import compiler
from kfp.v2.dsl import component
from
我在为一个中国项目工作。我想在中国大陆从weChat pay收取付款。我已经使用Omnipay-weChatPay创建了订单详细信息,以便传递到移动应用程序中,以便打开安装在客户手机中的WeChatPay应用程序。我不能理解我可以从哪里获得这些详细信息(AppId,MchId,API键),因为我使用的详细信息没有创建任何问题,它说200 Ok,但没有从我的订单从weChat服务器返回的数据。我需要帮助。我将附上我的后端代码和代码的图像以及。Click to see image of code $userip = $_SERVER['REMOTE_ADDR'];
我对AWS很陌生。同时将我的代码发布到Aws Serverless Lambda API中。经过100%的处理后,它给出的误差为
Found existing stack: True
The stack's current state of UPDATE_ROLLBACK_FAILED is invalid for updating
Failed to publish AWS Serverless application
在服务器上,当在服务器上检查时,它会显示
Description : An AWS Serverless Application that uses the ASP.
我已经将我的apis划分为微服务,并为每个服务都有一个单独的yml。我这样做是为了解决CloudFormation资源限制错误(资源数量大于允许的最大值200)。所以现在我有了多个无服务器服务的Name.yml文件。现在唯一的问题是,在部署时,我需要一次又一次地重命名它们(重命名为serverless.yml)。
我找到了一个解决方案,即使用--config or -c Name of your configuration file, if other than serverless.yml|.yaml|.js|.json. ()
现在我正在运行命令sis deploy -s stageNam