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我在AI平台上有一个在线预测的端点(统一) 并且只能找到severity>;=错误的日志.. 模型部署使用:--enable-container-logging 容器内的记录器编码: module_logger = logging.getLogger("MODULE_NAME") module_logger.setLevel(logging.INFO) handler =
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Google最近发布的Vertex AI集成了所有MLOps平台,我想知道在GKE和Vertex AI(或AI Platform Unified,因为更名刚刚开始,AI Platform已经提供模型预测功能)上提供定制训练的PyTorch/TensorFlow模型有什么不同。 我做了很多研究,但几乎没有找到关于这方面的信息。我已经在GKE上托管我的ML模型,是否值得迁移到Vertex AI?
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TL;博士Google Cloud AI Platform 在进行批量预测时如何解压 TFRecord 文件? 我已将经过训练的 Keras 模型部署到 Google Cloud AI Platform,但我在批处理预测的文件格式方面遇到了问题.对于训练,我使用 tf.data.TFRecordDataset 读取 TFRecord 列表,如下所示,一切正常. def unpack_tfr
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阅读这些问答后, google api 机器学习我可以使用 API KEY 吗? 如何使用谷歌人工智能平台在线预测? 如何使用 HTTP 对 GCP AI Platform Predictions 进行身份验证请求 我仍然不知道如何为不需要任何登录或 OAuth 屏幕的 AI Platform Predict API 启用简单身份验证. 我的场景是这样的:我们有一个静态网站,
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我正在尝试使用Node js应用程序从Google运行文档OCR.所以我将客户端库用于Node js @ google-cloud/documentai 我做了所有类似文档样本 有我的代码 const projectId ='*******';const location ='eu';//格式为“我们"或“欧盟"const处理器='******';//在Cloud Console中
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当前,我正尝试通过遵循 https://cloud.google.com/ai-platform/prediction/docs/deploying-models#gcloud_1 .这是基于"Pytorch" 和" torchvision.transform" 的预训练模型的组合.目前,我一直处于错误状态以下,该错误恰好与自定义预测上的500MB约束有关. 错误:(gcloud.beta.
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通过遵循 数字是模型的输入. 我收到以下答复: {“错误":{“代码":401,“消息":“请求缺少必需的认证凭证.预期的OAuth 2访问令牌,登录cookie或其他有效的身份验证凭据.请参阅https://developers.google.com/identity/sign-in/web/devconsole-project.",“状态":“未授权"}} 我使用RestM
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我正在尝试使用自定义容器在Google AI平台上开展培训工作.当我想使用GPU进行训练时,我用于容器的基本图像是: FROM NVIDIA/CUDA:11.1.1-cudnn8-runtime-ubuntu18.04 有了这个图像(在其顶部安装了tensorflow 2.4.1),我认为我可以在AI平台上使用GPU,但事实并非如此.训练开始时,日志显示如下: W tensorflow
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