在哪里放置'input.json文件‘何时谷歌云机器学习引擎预测？

在使用谷歌云机器学习引擎（Google Cloud Machine Learning Engine，简称CMLE）进行预测时，input.json 文件的位置和内容取决于您的具体使用场景和所采用的部署方式。以下是一些常见的情况和指导：

1. 使用 gcloud 命令行工具上传文件

如果您希望通过 gcloud 命令行工具上传 input.json 文件并进行预测，可以按照以下步骤操作：

上传文件到 Google Cloud Storage (GCS)

首先，将 input.json 文件上传到 Google Cloud Storage 桶中：

gsutil cp input.json gs://your-bucket-name/path/to/input.json

使用 gcloud 进行预测

然后，使用 gcloud 命令行工具提交预测作业：

gcloud ai-platform jobs submit prediction your-job-name \
    --model=your-model-name \
    --version=your-version-name \
    --input-path=gs://your-bucket-name/path/to/input.json \
    --output-path=gs://your-bucket-name/path/to/output

2. 直接在请求中包含 JSON 数据

如果您希望通过 API 直接发送 JSON 数据进行预测，可以将 input.json 文件的内容作为请求体发送。例如，使用 curl 命令：

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d @input.json \
    https://ml.googleapis.com/v1/projects/your-project-id/models/your-model-name:predict

3. 使用 Google Cloud Console

如果您希望通过 Google Cloud Console 进行预测，可以将 input.json 文件上传到 Cloud Storage，然后在 Console 中提交预测作业。

上传文件到 Google Cloud Storage (GCS)

将 input.json 文件上传到 Google Cloud Storage 桶中：

gsutil cp input.json gs://your-bucket-name/path/to/input.json

在 Cloud Console 中提交预测作业

1. 打开 Google Cloud Console。
2. 导航到 AI Platform 预测页面。
3. 选择您的模型和版本。
4. 在“输入配置”部分，指定 input.json 文件在 GCS 中的路径。
5. 提交预测作业。

注意事项

• 确保 input.json 文件的格式符合模型的输入要求。
• 确保您有足够的权限访问 Google Cloud Storage 桶和 AI Platform 资源。
• 根据需要调整 input.json 文件的内容和路径。

通过以上方法，您可以在不同的场景下放置和使用 input.json 文件进行谷歌云机器学习引擎的预测。