问题标签 [google-ai-platform]

我最近将一个自定义模型部署到谷歌云的 ai 平台，我正在尝试调试我的预处理逻辑的某些部分。但是，我的打印语句未记录到堆栈驱动程序输出。我也尝试使用从 google.cloud 导入的日志客户端，但无济于事。这是我的自定义预测文件：

我在网上找不到任何关于为什么我的日志没有出现在 stackdriver 中的任何信息（打印语句和日志库调用都没有）。有没有人遇到过这个问题？

谢谢，尼基塔

注意：如果您有足够的代表来创建标签，请将 google-ai-platform 标签添加到这篇文章中。我认为这真的会对处于我这个位置的人有所帮助。谢谢！

我正在尝试在 Google 的 AI 平台上运行自定义预测例程，但是当我将 spaCy 作为必需包包含在我的以下内容时总是会出错setup.py：

一旦我将 spaCy 作为依赖项删除，AI Platform 就能够创建版本，因此看起来不正确的函数名称或包名称不是问题所在。显然，我的模型依赖于 spaCy，因此不能选择将其排除在外。

有谁知道如何解决这一问题？

请帮忙！在 GCP AI 平台中，我一直在为我的掩码 rcnn 对象检测模型获取任何类型的预测响应而陷入困境。到目前为止，我已经在大约 200 张图像上训练了一个简单的模型，该模型使用 matterport repo 以 h5 格式输出权重文件。在一个新的 python 脚本中，我像这样加载这些权重：

然后，我使用以下代码创建了一个冻结图 .pb 文件：

到目前为止，一切都很好！然后我继续使我的模型 tensorflow 服务准备就绪，如下所示：

然后我将上述代码的输出 (saved_model.pb) 部署到 ai 平台模型

我想弄清楚的是 - 我如何修改上面的代码以接受 base64 编码的图像？我已成功将模型部署到 GCP AI 平台上，但是当我进行示例输入以测试预测时，我需要使用 gcp 请求的格式：

因此，当我将图像转换为 base64 编码图像并输入上述格式时，出现此错误：

然后我回到我的代码并尝试更改我的 input_image 变量以接受解码的图像格式：

但后来我得到这个错误：

所以我对如何让这件事运行起来完全一无所知。有没有人可以解决这个问题？？！！！

我正在开发一个前端在 Flutter 中实现，后端依赖于 Firebase 身份验证、Firestore 和 Google AI API 的网站。根据欧盟 cookie 指令，我必须告知我的潜在用户关于 cookie 的使用以及可能的退出方式。

我想这是一个非常普遍的问题。但是，我似乎无法找到有关如何处理它的好信息。所以这里是我的问题：

• 有没有一些标准的方法来处理这个问题？
• 是否有 Flutter 小部件或 Flutter 插件来显示和处理 cookie 警报？
• 如何了解 Flutter、Firebase 和 Google AI API 所依赖的 cookie？
• 是否有可能——以及在何种程度上——为拒绝使用 cookie 的用户使用基于 Flutter、Firebase 和 Google AI API 的网站？

谢谢你的帮助，迪特里希

我正在使用自定义容器运行超参数调整作业。当我以少量步骤运行作业时，一切正常。问题在于更多的步骤（这意味着更长的工作） - 它们以信息量不大的消息“当前尝试发生内部错误”结束。

我有3个怀疑：

1. 我的机器配置不是最优的——我的工作是用 numpy 进行大量计算。我注意到主机、参数服务器和工作人员的 CPU 使用率在所有试验中都在 100% 左右。老实说，我希望它 100% 仅适用于工人（或 100% 仅适用于 master，因为我不进行分布式培训）。所以这意味着我不太明白这些不同的机器类型是如何用于超参数调优的。我无法找到有关它的任何详细资源。

2. 中间数据每隔几步保存一次。可能是我存的太多了？有没有办法检查机器的存储使用情况？

3. Google 基础架构存在问题。

下面是我的配置文件的开头。

几个月前，我使用 RStudio 向 cloudml（AI 平台）提交了一份工作，并且成功了。

今天我尝试使用 AI 平台笔记本提交相同的作业，但我得到：

我什至在终端中运行了 which python，然后在 R 环境中运行：

我也在终端中尝试了 R 并得到了同样的错误。

我不知道它是否有帮助，但上一次运行和这次运行在不同的地区。us-central 成功了，australia-southeast1 遇到了这个错误。

我已经使用我的训练应用程序构建了一个自定义 Docker 容器。目前，Dockerfile 类似于

所以当我跑步时

它按预期进行。

我想做的是添加另一个模块，例如/pipelines/component/src/tuning.py；ENTRYPOINT从 Dockerfile中删除默认值；决定从gcloud命令调用哪个模块。所以我尝试了

它返回Source directory [/pipelines/component] is not a valid directory.，因为它在本地机器上搜索包路径，而不是容器。我怎么解决这个问题？

我正在使用提供 jupyterlab 笔记本的 Google AI 平台。我有 2 个笔记本实例设置为运行R，现在只打开一个笔记本。无论我执行了多少次停止和重置，第一个笔记本都不会打开。可以在这张图片中看到笔记本概览，圈出的是一个区别（它是“开始”）：

我能想象这个困难的唯一原因是我改变了笔记本电脑的机器类型，我将 CPU 数量从 4 个减少到 2 个，将 RAM 从 15 个减少到 7.5 个。现在我无法打开它，并且环境应该说的位置有一个空白R3.6。如果没有非备份工作，我不介意删除它并重新开始。

可以做些什么来让笔记本恢复运行，如果不能，我该如何下载或提取一些关键文件？

我使用GCP AI Platform Notebooks作为我的开发环境已经有一段时间了。GCP 最近强制要求将所有 GCP AI Platform Notebooks 从 Compute Engine API 切换到 Notebooks API。按钮, Register all which registers with the Notebooks API 给我以下错误：

[实例名称]：未找到位置 us-central1-f 或未授权访问。

但是，我有权在此项目中进行编辑。我还验证了笔记本实例按预期运行，但我无法注册它。

gcloud 实例上的 /tmp/model 文件夹似乎是空的。即使标准错误日志另有说明，文件似乎也没有从存储帐户正确复制。

请问我该怎么做，我错过了什么。当我提出预测请求时，我能够成功创建模型版本。

这是用于创建模型版本的命令：

这是from_path类方法：