我正在使用一个docker环境( docker -compose),其中包含一个jupyter笔记本docker图像和一个postgres docker图像,用于运行ML模型并使用google云存储来存储模型工件。将模型存储在云存储上很好,但我无法在MLFlow UI中显示它们。我见过类似的问题,但没有一个解决方案使用google云存储作为工件的存储位置。错误消息显示以下Unable to list artifacts stored under <gs-location> for the current run. Please contact your tracking serve
我正在为我的rails应用程序使用docker-compose。 我最近更新了我的主分支,将rails版本更新到5.2.3 --并且我通过docker-compose运行了bundle install: docker-compose run web bundle install 它看起来运行得很好,但是当我尝试运行rspec时,我得到了这个错误: Could not find activesupport-5.2.3 in any of the sources
Run `bundle install` to install missing gems. 我尝试运行bundle update ac
我的目标是创建一种机制,当一个新文件上传到云存储中时,它将触发一个云函数。最终,这个云函数将触发一个云数据流作业。
我有一个限制,即云数据流作业应该用Go编写,云函数应该用Python编写。
我现在面临的问题是,我不能从云函数调用Cloud作业。
在用Go编写的Cloud中,问题是Apache中没有定义template-location变量。这就是我不能创建数据流模板的原因。而且,由于没有数据流模板,我从云函数调用Cloud作业的唯一方法是编写一个Python作业,它调用运行数据流作业的bash脚本。
bash脚本看起来是这样的:
go run wordcount.go \
--runner
在基于AppEnginer的云数据实验室上,你不需要设置项目,因为它已经设置好了。
在基于docker的新版本中,文档和教程似乎假设项目已经设置好了,但一旦运行存储注释API或魔术函数,就会弹出一个错误。
我可以通过手动添加%%projects set <proj_d>来使其工作。我想知道这是不是文档不完整(通常是GCP文档)的问题,或者是我运行datalab的容器不知何故崩溃了,或者我没有正确地设置它。