我希望使用谷歌云的新服务-统一人工智能平台来训练一个模型。为此，我使用如下所示的config.yaml： workerPoolSpecs: machineSpec: packageUris: gs://p
浏览 36提问于2021-03-22得票数 0
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TL;DR谷歌云AI平台在进行批量预测时如何解压TFRecord文件？
我已经在Google Cloud AI平台上部署了一个经过训练的Keras模型，但我在批量预测的文件格式方面遇到了问题。为了进行训练，我使用tf.data.TFRecordDataset来读取TFRecord的列表，如下所示，一切都很好。，并在AI平台中创建一个新模型。平台文档中写道：“gcl
浏览 0提问于2020-09-18得票数 0
由于某些VPC限制，我被迫使用自定义容器来预测在Tensorflow上训练的模型。根据文档要求，我使用Tensorflow服务创建了一个HTTP服务器。8080", "--port=5000", "--model_name=my_model", "--model_base_path=/models/my_model"]
其中，my_model在名为1/的文件夹中包含现在，我想将一个Model Artifac
浏览 5提问于2021-04-22得票数 2
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我有一个.py文件，其中包含了为某些数据生成预测的所有指令。这些数据来自BigQuery，预测应该插入到另一个BigQuery表中。现在，代码正在AIPlatform笔记本上运行，但是我想每天安排它的执行，有什么方法可以做到吗？我遇到了AIPlatform乔布斯，但我不明白我的代码应该做什么，代码的结构应该是什么，有什么一步一步的指南要遵循吗？
浏览 4提问于2020-06-29得票数 2
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当我打开我的统一应用程序时，它不会转到全屏，直到我在设置中改变它，难道没有办法这样做.它实际上不是一个比例问题或一个纵横比.因为您可以看到在电话设置中它是如何关闭的。📷提前感谢
📷
浏览 0提问于2019-01-01得票数 1
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我试着遵循本教程：现在，我已经从GitHub下载了这个包，并创建了一个带有人工智能平台和存储桶的云环境。我正在将文件(使用建议的文件夹结构)上载到云存储桶(基本上是存储的根)，然后在云终端中尝试以下命令： --modu
浏览 10提问于2020-01-21得票数 0
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我在Linux上使用Python2.7.9，在Google-Cloud Server SDK上使用谷歌的。我的目标是上传一张图片到Google Cloud Platform，但是我得到了下面的错误。
浏览 1提问于2018-07-20得票数 3
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这导致了对DevOps理念的更广泛接受 - 节省了时间并提高了性能，缩小了工程师与IT运营之间的差距。但是，DevOps还没有真正实现预期，因为工程师仍然必须响应许多有关其基础架构中的问题和事件的警报。
但是，如果我们让人类解决新的，复杂的问题，同时我们让机器解决已知的，重复的和可识别的问题呢？输入新的理念：AI Ops。越来越多的云采用（很快，80％的IT预算将
浏览 1870提问于2018-10-12
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下面是google云上顶点AI的教程，基于colab (文本分类)：
特别是，我想了解如何在GCP ()上使用一个在顶点-ai中训练的模型来进行数千次预测。我认为本教程中关于本主题的有趣部分是“从模型中获得批处理预测”一节。然而，他们展示了一种方法，该方法涉及生成一组文件，每个文本一个文件，并将所有文件保存在google云存储的一个桶中。在此之后，他们加载模型并
浏览 16提问于2021-12-06得票数 2
腾讯云有哪些相关产品呢？我想使用深度学习做一些事情，但是对我这种小白来说可能有点难，有没有相关的应用场景参考下，有教程的话最好！
浏览 1819提问于2018-09-07
我知道像Unity3d这样的游戏引擎使用像c#或java脚本这样的脚本语言，但这是否意味着游戏引擎只是一个解释器？如果是这样的话，这是否意味着如果我将使用统一制作的游戏的可执行文件移到使用同一个引擎制作的另一个游戏的文件夹中，那么游戏就会运行得很好，因为引擎所做的就是解释代码？
浏览 0提问于2017-08-05得票数 1
我希望在Azure VM上有一个像Azure HDInsight这样的设置，在那里我必须安装和配置Hadoop来维护整个Hadoop和spark生态系统，最重要的是，我只能为虚拟机付费，而不是为我安装的软件付费，我应该获得与HDInsight相同的性能。
浏览 1提问于2019-07-19得票数 0
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在我看来，Apache是一个分布式系统内核，而Mesosphere是基于Apache的Linux发行版。我说得对吗？DCOS是中间层的免费版本，比如RedHat vs RedHat Enterprise？
浏览 4提问于2017-05-25得票数 24
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我正在为一个大学项目开发一个简单的游戏，使用统一。这个游戏利用机器学习，所以我需要TensorFlow来建立一个神经网络( NN )，根据神经网络的预测来完成游戏中的某些动作。特别是我的学习方法是强化学习。我需要监视用C#编码的环境中的状态和回报，并将它们传递给用Python编码的NN。然后，来自Python代码的预测应该被发送回环境到C#代码。可悲的是，我很困惑如何让C#和Python进行交流。我在网上读了很多书，
浏览 2提问于2018-02-27得票数 1
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我一直在使用working框架设计REST，并将它们部署到像Tomcat这样的web服务器上。我还致力于构建机器学习模型，并使用该模型在Python中使用sklearn进行预测。现在，我有了一个用例，在中，我希望公开一个构建机器学习模型的REST，以及另一个用于生成预测的REST。什么样的架构应该帮助我实现同样的目标。(同样的例子可能是亚马逊机器学习( Amazon Machine Learning )。但是在机器学习方面，它的模型和预测实际上更容易，而且在python
浏览 19提问于2017-02-07得票数 5
我有一个托管在Amazon Web Services上的服务。在那里，我有多个EC2实例使用完全相同的设置和数据运行，由弹性负载均衡器和伸缩组管理。这些实例是运行基于PHP的web应用程序的web服务器。所以目前每个实例上都有完全相同的文件等。但是当ELB / scaling组根据加载规则等启动新实例时，文件可能不是最新的。此外，我更喜欢为PHP会话等使用共享文件系统，而不是粘性会话。
因此，我的问题是，由
浏览 3提问于2015-05-21得票数 4
我试图找出什么时候创建自己的Kubeflow MLOps平台是合理的：
如果你是Tensorflow专卖店，你还需要Kubeflow吗？为什么不只是TFX？编曲可以用气流来完成。为什么要使用Kubeflow，如果您使用的都是scikit-学习，因为它不支持GPU，分布式训练方式？如果您确信要使用Kubeflow，云提供商(Azure和GCP)将提供ML管道概念(谷歌在幕后使用Kubeflow )作为托管服务。当部署自己的Kubeflow环境是有意义<e
浏览 4提问于2020-03-21得票数 10
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从行业趋势看，Serverless是云计算必经的一场革命，无服务器云函数是实现微服务的最好的方法之一，该如何使用Serverless框架？
浏览 2431提问于2018-08-31
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