问题标签 [google-cloud-automl-nl]
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status - GCP AutoML Vision API：是否有 API 可用于检查特定模型的训练状态？
我能够使用以下代码成功开始模型的训练：
我可以调用一个 api 端点来获取该特定模型的训练状态吗？
我想知道：
- 这个模型的训练完成了吗？
- 训练还在进行吗？
- 多久训练完成？
- 有错误吗？
谢谢！
google-cloud-automl - 无法为 AutoML 实体提取 NLP 上传训练数据
我可以从快速入门示例上传测试数据， 但是当我尝试从我自己的谷歌云存储上传数据时，我得到了
我尝试从我知道有效的快速启动中获取数据，并将其放在我自己的谷歌云存储中并从那里上传，我得到了同样的结果。
当我浏览对象时，我能够看到所有文件，而且我能够很好地看到它们。我什至尝试将文件公开给所有用户，他们认为这可能是权限问题，但似乎也不是。
有什么建议吗？
automl - AutoML 翻译支持的语言
我有一个关于 AutoML 翻译的问题。在支持的语言列表中，我们没有找到我们的语言。我们可以添加哈萨克语来创建我们的数据集吗？示例（从俄语到哈萨克语的翻译）
google-cloud-automl - 模型未部署，无法预测
在 Google Cloud Automl - 语言分类上，我提出了以下预测请求。
我得到了 - 该模型尚未部署，因此尚不支持预测。
我们如何部署模型？如果部署模型，我看不到任何文档
我正在运行 Google Cloud Shell 中代码中显示的此命令
curl -X POST -H“授权：Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)”-H“内容类型：application/json” https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/[ projectid]/locations/us-central1/models/[Modelname]:predict -d '{ "payload" : { "textSnippet": { "content": "YOUR TEXT HERE", "mime_type": "text/plain" } , } }' { "error": { "code": 400, "message": "模型未部署，因此不支持预测。", "status": "FAILED_PRECONDITION" } }
预期预测
automl - 部署 AUTOML NL 训练模型失败
我正在使用 Google Auto ML 自然语言 API。
我已经有一个训练有素的模型。
一开始，当我训练模型时，它被部署了，一切都很好。根据谷歌从 2019 年 1 月 22 日起的新规定，7 周或更长时间没有预测流量的模型将被静默地取消部署和归档。
目前，我无法预测该训练模型的任何结果，因为它尚未部署，因为它可能有 7 周未使用。
同样根据谷歌，如果我想继续使用该模型，我应该使用 Deploy API 重新部署它。 https://cloud.google.com/natural-language/automl/docs/models#deploying_or_undeploying_a_model
我尝试重新部署模型，但出现错误，因此无法做出任何预测。
为了开始预测结果，我怎样才能部署一个没有错误的模型？
因此，我将展示我为尝试解决此问题而采取的步骤：
- 使用正确的数据运行部署请求。
- 运行操作请求
- 等待部署完成
- 再次运行操作请求
- 显示我拥有的模型列表（未部署）
1 https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/ {project}/locations/{location}/models/{Model ID}:deploy
2 和 4 https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/{project}/locations/{location}/operations
5 https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/{project}/locations/{location}/models
因此，当模型完成部署进度时，我期望操作请求中出现 0 个错误，但它显示错误代码 4。我在此提供的枚举中搜索了此错误代码 4：https ://github.com/googleapis/googleapis /blob/master/google/rpc/code.proto
对于错误代码 4：
我不知道为什么会发生这种超时。
我已经在配额限制中搜索，但一切都很好。
google-cloud-automl - 有没有办法增加 AutoML 自然语言处理中要训练的标签数量？
目前在多标签分类中，可以训练的最大标签数量已经设置为100。有什么办法可以增加可以训练的标签数量吗？
google-cloud-automl - 在 500 行数据上部署经过 Google AutoML 文本分类训练的模型
我有一个训练有素的 google AutoML 文本分类模型，我想将其部署在 csv 文件中存储的 500 行数据上。csv 文件存储在 google 存储桶中，模型将每一行预测为“真或假”，具体取决于模型返回的内容。目前，该代码似乎只支持单行/单文本预测。如何使用创建的模型进行批量分类？
google-cloud-platform - 我可以从 Google Cloud 的 AutoML Vision 计算 AUC 值和 ROC 曲线吗
我可以知道如何从 AutoML Vision 训练的模型计算 AUC 值和 ROC 曲线吗？Google 仅提供平均精度和 Precision-Recall 曲线用于评估（包括混淆矩阵）。我可以知道有什么方法可以解决这个问题吗？非常感谢！
tensorflow - Tensorflow.js 预训练的 Google AutoML 模型不起作用
我已经在 Google Cloud AutoML 上训练了一个模型。我已经在这段代码中使用了它：
我在浏览器上使用它。但它给出了这个错误：
graph_executor.ts:109 Uncaught (in promise) 错误：此执行包含节点“Preprocessor/map/while/Exit_2”，该节点具有动态操作“Exit”。
请改用 model.executeAsync()。或者，要避免动态操作，请指定输入 [Preprocessor/map/TensorArrayStack/TensorArrayGatherV3]
当我使用executeAsync()而不是classify()我遇到另一个问题时：
index2.html:7 Uncaught (in promise) TypeError: model.executeAsync is not a function at run
google-api - 使用服务帐户的 Google AUTOML API 集成问题
我正在尝试将一些 Google AUTOML API 集成到我的系统中，但由于“服务帐户凭据无效”，我总是收到错误消息。我尝试创建多个私钥，但没有一个有效，我相信我已正确遵循 - https://cloud.google.com/natural-language/automl/docs/tutorial#configure_your_project_environment 中提到 的步骤确定此身份验证失败的可能根本原因？