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沙龙
1
回答
AI
平台
在线
预测
keras
,
自定义
预处理
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
google-cloud-ml
我是一个新手,我对
在线
预测
的
AI
平台
有几个问题。我使用的是Tensorflow 2.1。我使用
keras
API训练我的模型,并使用tf.saved_model.save函数保存我的模型。一切正常,但我希望在模型中包含我的
预处理
(记号赋予器和填充)(或者至少能够在“
预测
”函数中完成)。我知道在google cloud ml引擎上有一个叫做“
自定义
预测
例程”的选项,它允许在我们想要的任何框架上这样做,但是一个模型的限制是500mb。现在
浏览 36
提问于2020-06-22
得票数 1
2
回答
引擎与顶点
AI
(
AI
平台
统一)的模型
预测
google-kubernetes-engine
、
google-ai-platform
、
machine-learning-model
随着谷歌最近发布了整合了所有
平台
的MLOps,我想知道在GKE顶点
AI
(或
AI
平台
统一版)上为一个经过
自定义
培训的PyTorch/Tensorflow模型提供服务有什么区别,因为刚刚进行了品牌重组,而
AI
平台
已经提供了提供模型
预测
的能力。我已经在GKE上托管了我的ML模型,是否值得迁移到顶点
AI
? 注意:我还没有计划在云上进行培训和其他数据
预处理
。
浏览 5
提问于2021-06-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
是否可以在Google Cloud
AI
Platform
在线
预测
请求中指定服务默认值以外的签名?
python
、
google-cloud-ml
gcloud
ai
-platform predict支持使用--signature-name参数在SavedModel:https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/
ai
-platform/predict中指定签名 用于
在线
预测
的python SDK和REST API没有:https://cloud.google.com/ml-engine/reference/
浏览 15
提问于2019-08-28
得票数 2
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1
回答
如何为Google
AI
平台
上的
Keras
多输入模型格式化数据?
machine-learning
、
google-cloud-platform
、
artificial-intelligence
可以在Google
AI
平台
上为多输入
Keras
模型提供服务吗?如果是-如何格式化
在线
预测
的数据样本?instances": [ {"values": [5, 6, 7, 8], "key": 2} ]} 对于一个在输入上有3个数组的
AI
浏览 19
提问于2020-01-07
得票数 1
1
回答
Google中用于
预测
的
预处理
数据(云功能不支持Tensorflow)
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
google-cloud-platform
、
google-cloud-functions
我使用Google Cloud Functions向Cloud ML Engine发送用于
预测
的数据。 ModuleNotFoundError:没有名为“
keras
_pr
浏览 4
提问于2018-09-27
得票数 1
回答已采纳
3
回答
google
ai
平台
对ml引擎
google-cloud-platform
、
google-cloud-ml
、
google-cloud-automl
、
google-cloud-ai
我做了很多搜索,但是我不知道google
ai
platform和ml engine之间有什么区别。 这两种方法似乎都可以用来训练和部署模型。
浏览 6
提问于2020-03-08
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如何从
自定义
ai
平台
模型登录
python
、
gcloud
、
google-cloud-ml
、
google-ai-platform
最近,我在google云的
ai
-
平台
上部署了一个
自定义
模型,我正在尝试调试
预处理
逻辑的某些部分。但是,我的print语句没有被记录到堆栈驱动程序输出中。以下是我的
自定义
预测
文件:import pickle from sklearn.datasets import load_iris model_path = os.path.join(model_
浏览 0
提问于2020-02-11
得票数 5
回答已采纳
1
回答
是否可以在顶点
AI
模型注册表中添加
预处理
步骤?
google-cloud-vertex-ai
、
vertex-ai-pipeline
我正在尝试将
自定义
模型(XGBoost)导入到顶点
AI
中的模型注册表。我有BigQuery中的数据,但是在将数据传递到模型之前,我需要做一些
预处理
。如何导入模型,以便当我从BigQuery中的数据部署或进行批处理
预测
时,它将在进行
预测
之前进行
预处理
?我知道顶点
AI
可以建管道,所以我需要学习Kubeflow来解决它?比如构建用于
浏览 8
提问于2022-11-29
得票数 0
1
回答
Google云
平台
自定义
预测
例程
google-cloud-platform
、
gcp-ai-platform-notebook
我正试图在Google
平台
上部署我的
自定义
预测
器。我已经用--enable-logging标志成功地创建了模型的一个版本,以前我已经在本地测试过代码,并且它正在正常工作。但是,当我试图请求
在线
预测
时,这将返回以下错误:Stackdriver不显示任何日志。运行
预测
命令时,如何在gcp云上找到日志 gcloud
ai
-platfor
浏览 0
提问于2019-12-03
得票数 1
1
回答
在
keras
/ tensorflow中,是否有一种方法可以在输出中添加一个
预处理
层,类似于sklearn中的TargetTransformRegressor?
python
、
tensorflow
、
keras
、
scikit-learn
、
neural-network
我想用
keras
从X_train -> Y_train建立一个神经网络回归模型。但是,在本例中,我需要对输入和输出执行
预处理
转换。所以模型需要使用
keras
的
预处理
层对输入进行
预处理
是简单的,但它不适用于输出我可以使用TargetTransformRegressor在sklearn中做到这一点,但是我不知道在
keras
中有类似的
浏览 9
提问于2022-03-08
得票数 0
1
回答
顶点
AI
自定义
容器批处理
预测
google-cloud-platform
、
google-ai-platform
、
google-cloud-vertex-ai
我已经创建了一个用于
预测
的
自定义
容器,并成功地将模型上传到顶点
AI
。我还能够将模型部署到端点,并成功地从端点请求
预测
。在
自定义
容器代码中,我使用parameters字段(如描述的 ),然后在提出
在线
预测
请求时提供该字段。我的问题涉及从
自定义
容器请求批
预测
以进行
预测
。我找不到任何文档来描述当我请求批处理
预测
时会发生什么。现在,我已经设置了我的
自定义
容器,以期待在/predi
浏览 1
提问于2021-11-11
得票数 4
1
回答
人工智能
平台
预测
存储桶触发器
google-cloud-platform
、
google-cloud-firestore
、
google-cloud-storage
、
google-ai-platform
我应该在上传到存储桶时使用带有触发器的云函数,然后从云函数调用我的
ai
平台
预测
模型,然后使用云函数保存输出映像吗? 或者我是否可以跳过云函数,只使用
ai
平台
预测
和
自定义
预测
例程。我不确定我能不能从上传到存储桶中触发
ai
平台
预测
.
浏览 3
提问于2021-04-10
得票数 0
回答已采纳
2
回答
将BigQuery生成的BigQuery模型部署到
AI
平台
上的问题
tensorflow
、
google-cloud-platform
、
google-bigquery
、
google-cloud-automl
、
google-ai-platform
我在将使用AutoML创建的BigQuery模型部署到人工智能
平台
进行
在线
预测
时遇到了困难。我现在想把它用于
在线
预测
。为此,我通过Export Model云控制台中的BigQuery函数将模型导出到GCS桶。这给出了桶中包含以下内容的目录:saved_model.pb然后我转到
AI
平台
控制台并创建了一个模型,然后使用以下预先构建的容器设置为该模型创建了一个版本:目前是否有可能为
在线
预
浏览 1
提问于2021-02-19
得票数 0
1
回答
谷歌
AI
平台
上的JupyterLab笔记本在进行
预测
时超低速
python-3.x
、
google-cloud-platform
、
tensorflow2.0
、
jupyter-lab
、
gcp-ai-platform-notebook
我已经上传了一个经过训练的tensorflow v2模型到谷歌
AI
平台
上,以便对看不见的数据进行
预测
。我使用笔记本电脑对数据进行
预处理
,效果很好。当对
预处理
的数据进行
预测
时,它是有效的,但它是超低的,对于一个300MB的文件来说,大约需要90分钟。我在cpu,RAM,甚至gpu方面尝试了不同的笔记本配置,但它在
预测
运行时没有什么不同。 我是不是遗漏了什么?任何想法都是非常感谢的!
浏览 1
提问于2019-11-19
得票数 1
1
回答
使用Google Cloud
AI
平台
和GPU运行
自定义
预测
google-cloud-platform
、
gcp-ai-platform-notebook
、
gcp-ai-platform-training
我正在尝试将MaskRCNN模型部署到GCP
平台
。默认的
在线
预测
对我不起作用,因为我的输入大小超过了允许的限制。因此,我决定继续使用
自定义
预测
路线。关于
自定义
预测
,我尝试使用比默认提供的机器类型更大的机器类型,因为我的模型很大,并且需要比默认模型( mls1-c1-m2 )更多的内存。我想部署n1-standard-4机器类型的模型,下面是我正在运行的命令: gcloud beta
ai
-platform versions create $VERSIO
浏览 13
提问于2019-11-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在GCP
AI
平台
上使用TFRecord文件进行批量
预测
?
tensorflow
、
tfrecord
、
google-ai-platform
TL;DR谷歌云
AI
平台
在进行批量
预测
时如何解压TFRecord文件?tf.saved_model.save(model, model_save_path) 我将保存的模型上传到云存储中,并在
AI
平台
中创建一个新模型。
平台<
浏览 0
提问于2020-09-18
得票数 0
1
回答
使用
AI
-platform
预测
时,`表未初始化`
tensorflow
、
keras
、
google-cloud-ml
我正在尝试保存更快的R-CNN集线器模型,并将其与
AI
平台
gcloud
ai
-platform local predict一起使用。(shape=(), dtype=tf.string) lambda y: tf.map_fn( lambda/saved_model", save_format="tf") 当我使用tf.
keras
.models.load_model(&quo
浏览 76
提问于2020-07-15
得票数 2
1
回答
在顶点
AI
预测
上指定签名名
google-cloud-platform
、
vertex
、
google-ai-platform
、
tfx
、
google-cloud-vertex-ai
我使用TFX管道在顶点
AI
平台
上部署了一个tensorflow模型。该模型具有
自定义
的服务签名,但我在
预测
时不愿意指定签名。response = service.projects().predict( bodygcloud
ai
endpoin
浏览 9
提问于2021-11-05
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Google
平台
-使用
自定义
数据格式的顶点
AI
培训
google-cloud-platform
、
ocr
、
google-cloud-vertex-ai
我需要训练一个
自定义
的OCR在顶点
AI
。我的数据有裁剪图像的文件夹,每个图像都是一行,csv文件有2列:图像名和图像中的文本。但是当我试图将它导入到顶点
AI
的中时,我发现图像数据集只支持分类、分割和目标检测。我可以使用顶点
AI
进行训练,如何做到这一点?
浏览 9
提问于2022-04-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在google
ai
-platform上部署包含通用句子编码器多语言的模型
python
、
tensorflow
、
keras
、
google-cloud-platform
、
google-cloud-ml
loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 我使用google
ai
-platform进行训练和
预测
当我为
预测
部署我保存的模型时,在
ai
-platform的models部分中创建了一个发布版本。我使用TensorFlow作为框架,Python3.7,运行时版本1.15。
自定义
预测
例程的模型大小限制为500MB,而我的模型大小约为
浏览 2
提问于2020-05-28
得票数 0
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