我刚刚在Google vertex AI上部署了一个ML模型,它可以使用vertex AI网络界面进行预测。但是,例如,是否可以从浏览器向该部署的模型发送请求。就像这样 http://myapp.cloud.google.com/input="features of an example" 并将预测结果作为输出。谢谢
我们有一个使用自定义图像创建的Vertex AI模型。我们试图在启动时访问存储桶,但得到以下错误: google.api_core.exceptions.Forbidden: 403 GET https://storage.googleapis.com/storage/v1/b/...?projection=noAcl&prettyPrint=false: {service account name} does not have storage.buckets.get access to the Google Cloud Storage bucket. 问题是我找不到错误中提到的服务
我正在尝试enable_logging in ModelMonitoringAlertConfig,我已经尝试过:
from google.cloud import aiplatform_v1 as vertex_ai_beta
...
alerting_config = vertex_ai_beta.ModelMonitoringAlertConfig(
enable_logging=True,
email_alert_config=vertex_ai_beta.ModelMonitoringAlertConfig.EmailAlertConfig(
我正在将文本数据集导入到Google顶点AI,并得到以下错误:
Hello Vertex AI Customer,
Due to an error, Vertex AI was unable to import data into
dataset [dataset_name].
Additional Details:
Operation State: Failed with errors
Resource Name: [resoure_link]
Error Messages: There are too many rows in the jsonl/csv file. Currently
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。目前,我一直处于与500 on的自定义预测约束有关的错误下面。
错误:(gcloud.beta.ai-platform.versions.create)创建版本失败。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。
Setup.py
from setuptools import setup
from pathlib import Path
base = Path(__f
我想在顶点ai,GCP中部署我的模型(Tensorflow)。我所采取的步骤如下:
使用区域asia-southeast1(singapore)在Google云存储中创建一个新桶。
在这个桶中,我上传了我的tensorflow模型文件夹(pb扩展)。
我尝试用区域asia-southeast1(singapore)导入顶点ai中的tensorflow模型。
对于模型工件位置,我输入了正确的路径。但是,我得到了以下错误:
Model artifact must be in the same region as your model (asia-southeast1).
我
我已经创建了一个简单的管道,用于训练模型并将其部署到Vertex AI端点。我注意到,在尝试使用google_cloud_pipeline_components.aiplatform.ModelDeployOp()组件部署模型时,它返回一个错误。 如果我们查看google_cloud_pipeline_components.aiplatform的文档,我们可以找到ModelDeployOp()的两个条目。一个演示了它们是如何converted the original Methods into components的,另一个是关于how to use the ModelDeployOp()方