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如何在 Google AI Platform Unified 上使用 XGBoost 进行批量预测？

我可以毫无问题地执行在线预测，但是当我提交批处理作业请求时，它返回错误（“无法预测，DMatrix 初始化错误）。

我正在提交一个列名与用于培训的列名相同的 csv 文件。我尝试使用格式化为 jsonl 文件的数据框来执行此操作，但没有结果。这是一个错误还是我做错了什么？

我正在使用 Google Cloud Platform (AutoML) 工具来构建自定义实体提取器模型。我导入了原始文本句子，并使用谷歌云平台的内置工具对其进行注释。我开始训练模型。测试集中的预测标签在混淆矩阵中都被分类为 NULL，如下图所示，这是不正确的。 混淆矩阵图像 我分析了预测的句子，模型能够识别大多数标签中的实体。但是，由于某种原因，该模型仍将这些实体识别为误报。 句子中的预测标签

有人可以提出一个可能的解决方案来解决这个问题吗？是什么导致了平台的这种不稳定行为？

由于某些 VPC 限制，我被迫使用自定义容器来预测在 Tensorflow 上训练的模型。根据文档要求，我使用 Tensorflow Serving 创建了一个 HTTP 服务器。用于build镜像的Dockerfile如下：

其中my_model包含saved_model一个名为1/.

然后，我将此图像推送到 Google Container Repository，然后Model通过使用Import an existing custom container并将其更改Port为 8501 创建了一个。但是，当尝试使用 n1-standard-16 类型的单个计算节点和 1 个 P100 GPU 将模型部署到端点时部署遇到以下错误：

我无法弄清楚这是怎么发生的。我能够在本地机器上运行相同的 docker 映像，并且能够通过点击创建的端点成功地获得预测：http://localhost:8501/v1/models/my_model:predict

任何帮助是这方面的将不胜感激。

我在 AI Platform (Unified) 上训练了一个视频分类模型并导出了 SavedModel。有谁知道我在哪里可以找到代码或 docker 容器来运行推理代码？
这是来自 AI Platform (Unified) Console 的屏幕截图：https
://i.stack.imgur.com/Hs6wl.png导出的目录如下：

我已尝试遵循
https://cloud.google.com/ai-platform-unified/docs/export/export-edge-model
上的指南，但它在导出模型时停止。没有提供关于使用模型进行预测的进一步解释。
我也确实寻找过其他来源，例如：
https://github.com/google/automl-video-ondevice/或https://www.tensorflow.org/guide/saved_model
但这些代码都没有成功加载 saved_model.pb及其变量，甚至是frozen_inference_graph.pb 及其标签。
我可以加载 pb 文件的唯一方法是使用

但我不知道如何将整个视频加载到正确的形状以进行推理，因为它必须读取整个视频才能进行分类，而不是逐帧读取。

本文档解释了谷歌收据解析器 https://cloud.google.com/document-ai/docs/receipt-parser#documentai_process_document-drest。

如何在 c# .net 中调用 Google Receipt Parser REST API？这仍处于测试阶段，我已经从谷歌获得了 API 链接，但我总是收到 401 错误未经授权。

当用户在我的 ios 应用程序上选择图像时，我希望将该图像上传到存储桶，在该图像上运行我的 tf 模型 - 输出另一个图像，然后将此输出图像也保存到云存储桶。

我是否应该在上传到存储桶时使用带有触发器的云函数，然后从云函数调用我的ai平台预测模型，然后使用云函数保存输出图像？

或者有没有办法可以跳过云功能，只使用带有自定义预测例程的 AI 平台预测。然后在后处理中将输出图像上传到我的存储桶。我不确定我是否可以通过上传到存储桶来触发 AI 平台预测......

在笔记本中进行推理时出现弹出错误。 给出错误的代码

弹出错误

我正在尝试将用于 AI 平台（统一）的 Google Python 客户端“包装”到云函数中。

打电话时出现client.predict()异常400

我究竟做错了什么？

我使用（python）从我的云存储桶下载我的图像：

然后使用 tensorflow，我将图像转换为张量，并返回图像的形状。

当我测试函数时，我收到 {1": "<'unknown'>"}，就像我在本地机器上运行代码一样，我将收到张量/图像的实际形状（1、224、224、 3). 我不明白为什么这适用于我的本地机器，但不适用于云功能。

我正在使用 python 库 setuptools。我收到此错误：

但是，我已经在安装文件中使用 1.17 版声明了 numpy：

那么，设置文件有问题吗？