我无法进入木星实验室几天,现在使用AI Platform > Notebook instances > Open Jupyterlab。我使用了+ New Instance选项并启动了一台Tensorflow机器,但是当我单击Open Jupyterlab按钮时,它只给了我一个
504. That’s an error.
That’s all we know.
我试着降低笔记本版本的等级,并按照这里的建议重新启动服务。
sudo pip3 install notebook==5.7.5
sudo service jupyter restart
这让我想到了熟悉的木星屏幕,但是没有
在过去的几周里,我一直在开发一个GCP AI Notebook,这时我收到了'524 error‘。我按照的故障排除说明操作。我通过ssh连接到notebook实例并重新启动了Jupyter服务。我现在能够打开JupyterLab,但我找不到我的任何作品!!。我在JupyterLab和Cloud Shell中使用终端搜索了这些文件,但什么都没有。看起来好像我的实例已经被清除了。请帮帮忙,我丢失了我在过去几周里一直在做的所有代码。
我正在尝试创建一个包含‘Vertex3 3’实例的集合。我对创建这个集合的行有一点小问题:
public Set<Vertex3<Integer>> verticies = new Set<Vertex3<Integer>>();
Eclipse是在等号的'Set‘部分右边用红色下划线,错误消息是“无法实例化类型Set<Vertex3>”。
“Vertex3”的定义如下:
public class Vertex3 <T> {
public T x;
public T y;
public T
我应该使用谷歌的托管ML平台Vertex AI为实习建立一个端到端的机器学习工作流程。尽管我完全遵循本教程,但在运行培训作业时,我会看到以下错误消息: Training pipeline failed with error message: There are no files under "gs://dps-fuel-bucket/mpg/model" to copy. 根据本教程,我们不应该在存储桶中包含/model目录。模型应创建此目录并将最终结果保存在该目录中。 # Export model and save to GCS
model.save(BUCKET +
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(
我们中的一些人正在使用IDE,并试图将notebooks (.py)文件部署到dbfs。我注意到的问题是,在配置作业时,无法识别这些路径。 notebook_path:如果我使用这个: dbfs:/artifacts/client-state-vector/0.0.0/bootstrap.py.
Only absolute paths are currently supported. Paths must begin with '/'." 如果我使用这个; /dbfs/artifacts/client-state-vector/0.0.0/bootstrap
作为的一部分,我在托管笔记本实例(通过顶点AI工作台访问)中使用JupyterLab。在创建实例时,默认情况下会安装许多JupyterLab扩展。在web中,可以单击拼图块图标,只需单击一个按钮就可以启用/禁用所有扩展。我目前运行一个启动后bash脚本来管理环境和模块安装,我想在这个脚本中添加任何命令打开现有的扩展。我的理解是我可以用
# Status of extensions
jupyter labextension list
# Enable/disable some extension
jupyter labextension enable extensionIdentifierHer
我在用boost复制图表时有问题吗?下面给出了我的代码:它不允许我将IndexMap创建为一种类型。
template <class Graph>
int abc(Graph& G){
typename graph_traits<Graph>::vertex_descriptor NodeID;
typedef map<size_t, NodeID> IndexMap; //It doesn't let me to create NodeID type
typedef map<NodeID, size_t&
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
我有一种树型:
type tree = Vertex of int * tree list;;
我的递归等式定义是,如果两个树的ints是相等的,并且它们的所有子树都是相等的,那么它们是相等的。
如何构建该函数?
topo: tree -> tree list
它创建了所有树的深度优先搜索顺序的列表,每棵树只出现一次(根据平等定义)?我想以一种计算效率高的方式来做这件事。或者用懒散或者hashmap?
下面是我的尝试,当长度太长时,代码就会爆炸:
type tree = Vertex of int * (tree list)
let rec base = function
|
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