问题标签 [gcp-ai-platform-notebook]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
google-cloud-platform - 用于推理的 google cloud-ml 的自定义代码容器
我知道可以为谷歌云上的培训作业部署自定义容器，并且我已经能够使用命令获得相同的运行。
训练工作成功完成，模型成功获取，现在想用这个模型进行推理，但是问题是我的代码有一部分系统级依赖，所以我必须对架构进行一些修改才能让它一直运行。这就是首先为培训工作提供自定义容器的原因。
据我所知，该文档仅适用于训练部分和推理部分，（如果可能的话）自定义容器尚未探索。
此链接上提供了培训部分文档
我的问题是，是否可以在 google cloud-ml 上部署自定义容器以进行推理？
docker - 从派生的 docker 映像在特定 /home 文件夹中创建文件夹不起作用
在 aDockerfile中，我有来自派生图像的现有文件夹/home和/root. 我无法在/home目录中创建文件夹：
运行 mkdir -p /home/TEST_3
没有显示错误消息，但我可以看到该文件夹未创建。相同的命令在/root目录中工作正常
Bother 文件夹在权限方面似乎相似：
硬链接计数不同。有问题的文件夹/home有更多权限
另一个奇怪的事情是，我可以在/home使用中创建一个文件夹：
WORKDIR /home/TEST_2
但是我在这个文件夹中创建的任何文件似乎都不存在。
这里有一个小Dockerfile重新创建这个问题/功能
这里是输出：
我正在Docker version 19.03.4, build 9013bf5使用MacOS 10.14.6
我的问题如下：
- 差异在哪里（能够在其中创建文件夹
/root但不能在/home - 如何解决此问题以便能够在新文件夹中
/home创建文件夹并能够在新文件夹中创建文件。
google-cloud-platform - 如何在 GCP 的 AI Platform JupyterLab 实例上设置 Python 3.8 内核？
我的目标是能够使用 Python3.8 在 JupyterLab 中启动 JupyterNotebook
google-cloud-shell - 从命令行执行 Google AI Platform Notebook
我有一个 Google AI Platform Notebook，我想从某种命令行工具运行它。
最终目标是安排此 AI Notebook 使其在每天或每周的指定时间运行。完全脚本化。
我想我需要先打开一个 VM 实例，然后在该实例上运行 Notebook AI。我知道 GCP 有很多云产品可以促进上述工作（调度程序、发布/订阅、计算、功能），但我现在还没有准备好“嫁给”谷歌。
兄弟，托本
google-cloud-platform - 使用 Google Cloud AI Platform 和 GPU 运行自定义预测
我正在尝试将 MaskRCNN 模型部署到 GCP AI 平台。默认在线预测对我不起作用，因为我的输入大小大于允许的限制。所以，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) 提供的更多的内存。
我想使用 n1-standard-4 机器类型部署模型，以下是我正在运行的命令：
但这会引发错误：
我也尝试了 --framework arg 的不同变体，但它们都抛出了一些类似的错误。那么，为什么会抛出这个错误呢？
如果这可行，那么我的想法是将此机器类型与 k80 加速器一起使用。这将是我的第二个问题？我可以使用加速器运行它以进行自定义预测吗？
gcp-ai-platform-notebook - 如何在多个用户之间共享一个 AI Platform JupyterLab？
我的理解是，任何具有项目编辑权限的人都可以访问 AI Platform Jupyter 笔记本，这很好但不太实用，因为这可能会导致几个问题。我想将此环境用作启用 GPU 的“永远在线”机器，并允许我团队中的不同人员访问它。现在，当使用OPEN JUPYTERLAB按钮登录时，每个人都作为默认的“jupyter”用户登录。有没有办法使用不同的凭据登录？
任何提示将非常感谢！
google-bigquery - 将 Python 数据框从 Google AI Platform Notebook 导出到 Google BigQuery 中的表
我在 Google AI Platform Notebook (PN) 中有一个数据框，我想将它转移到 Google BigQuery 中的一个表中。
我知道要使用的选项：df.to_gqb() 但这需要pip install pandas_gbq。我更喜欢避免在 PN 中已包含的库之上安装 pip，以使设置尽可能简单。
我可能会错过一个简单的解决方案吗？
兄弟，托本
python-3.x - 谷歌 AI 平台上的 JupyterLab 笔记本在进行预测时速度超慢
我已将经过训练的 tensorflow v2 模型上传到 Google AI 平台，以对看不见的数据进行预测。这些数据以分片的形式存储在 Google Cloud Storage 中，每个分片大小为 300 MB。
我正在使用笔记本来预处理数据，效果很好。在对预处理数据进行预测时，它可以工作，但速度非常慢，仅 300 MB 的文件大约需要 90 分钟。我有很多这样的碎片，所以我必须找到一种方法来加快速度。
我在 cpu、RAM 甚至 gpu 方面尝试了不同的笔记本配置，但它对预测运行时没有影响。
我错过了什么吗？任何想法都非常感谢！
python - 如何在 Google Cloud 深度学习 VM 上安装 tensorflow-transform？
在笔记本中，当我跑步时
!pip3 install tensorflow-transform==0.15.0
我收到一个错误：
这是在笔记本实例中运行时的错误。
注意我正在使用
google-cloud-platform - 谷歌云平台自定义预测例程
我正在尝试在 Google Cloud AI 平台中部署我的自定义预测器。我已经使用标志成功创建了模型的一个版本--enable-logging，并且之前我已经在本地测试了代码并且它工作正常。
但是，当我尝试请求在线预测时，会返回以下错误：
Stackdriver 日志不会出现任何日志。
当我运行以下预测命令时，如何在 gcp 云上找到日志