我正在尝试使用AutoML Web训练我的第一个GCP AutoML实体提取模型。 我用9个标签加载并注释了74个PDF(6页PDF) (参见Screenshot of GCP AutoML Entity Extraction)。对于训练集、验证集和测试集,我似乎都遵守了最低10个注释。但是,我无法单击Start Training ( Web UI上灰显的按钮)。GCP AutoML Web UI不提供任何指示。 任何帮助都将不胜感激。谢谢。 编辑:我忘记提到数据集位于欧盟。
我希望在一个地方管理我所有的Google Cloud机器学习模型(例如AI平台/Kubeflow/AutoML)。但是,我不确定在哪里可以找到AutoML,特别是我已经部署的AutoML表和模型。 随着复杂性的增加,我希望能够将AutoML模型移植到AI平台模型以迭代版本。此外,如果我想进行进一步的定制,我还可以将该模型引入Kubeflow,以进一步定制、版本化、管理和部署。 AI Platform、AutoML和Kubeflow的所有不同模型是如何管理和版本化的?
根据谷歌AI的博客文章,设计了一个AutoML端到端管道,具有专门的时间序列预测搜索空间。该AutoML预测解决方案已经在多个Kaggle数据集上进行了测试。
在GCP AI Platform>AutoML中,我没有看到训练时间序列预测模型的选项。
这个AutoML预测解决方案已经在GCP中公开提供了吗?如果是这样,如何访问它?
我在GCP上使用Automl服务训练了一个命名实体识别的自定义模型。下面是我使用python运行它的代码:
from google.cloud import automl
# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# model_id = "YOUR_MODEL_ID"
# content = "text to predict"
prediction_client = automl.Predicti
TL;DR -我可以通过使用我的应用程序默认凭据模拟服务帐户( SA )来向AutoML应用程序接口进行身份验证,还是必须实际使用SA身份验证?
我希望在部署的模型上进行批量预测时,能够使用ADC对AutoML应用编程接口进行身份验证。这只是为了开发目的,而不是为每个开发人员和数据科学家创建新的SA。我知道AutoML需要一个SA来进行身份验证,所以我想使用--impersonate-service-account标志或auth/impersonate_service_account设置。我已经遵循了这篇帖子中的说明,但仍然收到有关使用最终用户凭据的错误。所以我的问题是,我只是做错了什么,还是
我在运行h2o AutoML时收到此警告。我安装了3.32.1.2版本,并在python3.8上运行它。
AutoML progress: |
11:30:52.773: AutoML: XGBoost is not available; skipping it.
代码:
import h2o
h2o.init()
h2o_df = h2o.H2OFrame(df)
train, test = h2o_df.split_frame(ratios=[.75])
# Identify predictors and response
x = train.columns
y = "TER