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我使用 Predict 将基于 sklearn 的模型部署到 GCP AI 平台。使用 GCP AI Platform 控制台中的“TEST & USE”选项卡时，我能够成功测试模型。

在此处输入图像描述

但是，在使用终端进行测试时，出现错误：

curl -X POST -d '{"instances": [[12.85, 3.27, 2.58, 22.0, 106.0, 1.65, 0.6, 0.6, 0.96, 5.58, 0.87, 2.11, 570.0], [12.08, 1.13, 2.51, 24.0, 78.0, 2.0, 1.58, 0.4, 1.4, 2.2, 1.31, 2.72, 630.0], [12.0, 0.92, 2.0, 19.0, 86.0, 2.42, 2.26, 0.3, 1.43, 2.5, 1.38, 3.12, 278.0]]}' https://ml.googleapis.com/v1/projects/ml_deployment_tutorials/models/sklearn/versions/v1_0:predict\?access_token\=$(gcloud auth application-default print-access-token)

{
  "error": {
    "code": 403,
    "message": "Permission denied on resource project ml_deployment_tutorials.",
    "status": "PERMISSION_DENIED",
    "details": [
      {
        "@type": "type.googleapis.com/google.rpc.Help",
        "links": [
          {
            "description": "Google developer console API key",
            "url": "https://console.developers.google.com/project/ml_deployment_tutorials/apiui/credential"
          }
        ]
      }
    ]
  }

另外，在 Postman 中进行测试时，我遇到了类似的错误：

{
    "error": {
        "code": 401,
        "message": "Request is missing required authentication credential. Expected OAuth 2 access token, login cookie or other valid authentication credential. See https://developers.google.com/identity/sign-in/web/devconsole-project.",
        "status": "UNAUTHENTICATED"
    }
}

但是，我确实已经在终端中登录了 gcloud sdk，因为运行时gcloud auth list，我得到了：

               Credentialed Accounts
ACTIVE  ACCOUNT
        ai-assets@appspot.gserviceaccount.com
        ***@***.com
        ***@gmail.com
*       ml-deploy@datakademy.iam.gserviceaccount.com

服务帐户“ml-deploy@datakademy.iam.gserviceaccount.com”是我刚刚创建的，我下载了密钥文件并export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/george/Documents/datakademy-ml.json"在终端中做了（创建服务帐户时，我还选择了角色“ML Engine Admin” ，还尝试了“所有者”）。这是成功的，因为当我这样做时gcloud auth application-default print-access-token，我在下面得到了这个长字符串：

ya29.c.Kp0B7gcRXl4cyLCWnc-olIZ3Bh3Ak-YQO-t0fDOp-1nx6BWS5xGOv-4Qa6tS7RPYYfIwBw-mRgzPHoIlCM-eCt67wKQhYbfEvEafsB_V-*****

创建服务帐户后，我也在终端中激活了它：

gcloud auth activate-service-account ml-deploy@datakademy.iam.gserviceaccount.com --key-file=/home/george/Documents/datakademy-ml.json

Activated service account credentials for: [ml-deploy@datakademy.iam.gserviceaccount.com]
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我在您的屏幕截图中注意到模型名称sklearn_model在您使用的 AI Platform 端点上sklearn。此外，使用的项目 ID 似乎不正确，因为项目 ID不能包含下划线。

项目 ID 必须是由 6 到 30 个小写字母、数字或连字符组成的唯一字符串。它必须以字母开头，并且不能有尾随连字符。

转到 GCP 主页-> 仪表板，仔细检查您的项目 ID 。您的项目 ID 应该在“项目信息”下。

在此处输入图像描述

端点的正确结构应该是：

https://ml.googleapis.com/v1/projects/your-project-id/models/your-model-name/versions/your-version-name:predict

您的终点应该是这样的（只需输入正确的项目 ID）：

https://ml.googleapis.com/v1/projects/your-project-id/models/sklearn_model/versions/v1_0:predict
于 2021-01-18T05:58:22.400 回答
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在@Ricco D 指出的错误项目和模型名称之上，事实证明我使用的端点是错误的。由于我的模型是在“us-central1”区域创建的，我应该使用端点https://us-central1-ml.googleapis.com/而不是https://ml.googleapis.com/. 一旦改变了这一点，使用下面的命令，我现在就能得到预测。

curl -X POST -d '{"instances": [[12.85, 3.27, 2.58, 22.0, 106.0, 1.65, 0.6, 0.6, 0.96, 5.58, 0.87, 2.11, 570.0], [12.08, 1.13, 2.51, 24.0, 78.0, 2.0, 1.58, 0.4, 1.4, 2.2, 1.31, 2.72, 630.0], [12.0, 0.92, 2.0, 19.0, 86.0, 2.42, 2.26, 0.3, 1.43, 2.5, 1.38, 3.12, 278.0]]}' https://us-central1-ml.googleapis.com/v1/projects/datakademy/models/sklearn_model/versions/v0_1:predict\?access_token\=$(gcloud auth application-default print-access-token)
于 2021-01-18T18:50:59.430 回答