问题标签 [google-cloud-vertex-ai]
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google-cloud-platform - 如何在 Vertex AI AutoML 时间序列模型中选择目标列
我正在使用时间序列 AutoML 模型测试 Google Cloud Vertex AI。
我从 Biguery 表创建了一个数据集，其中包含 2 列，其中一个是时间戳，另一个是我想要预测的数值：
salesorderdate是我的TIMESTAMP专栏，orders是我想要预测的值。
当我继续下一步时，我无法选择orders要预测的值，此字段没有可用选项：
我在这里想念什么？在这种情况下，时间序列值肯定是目标值吗？这里是否期望更多字段，并且实际上可以通过这种方式将附加特征作为列添加到时间序列模型中吗？
google-cloud-vertex-ai - CIDR 地址与现有子网 CIDR 重叠：192.168.230.0/24
我选择了范围 192.168.230.0/24 但我创建了第二次子网，我们在下面显示了错误。例如——我选择了第二个子网——192.168.230.1/32
CIDR 地址与现有子网 CIDR 重叠：192.168.230.0/24。
python - Google Vertex AI AutoML - 无法为 CSV 数据集指定架构
我基于一些 CSV 文件在 Vertex AI / Datasets 中创建了表格数据集。但是，当我尝试在 AutoML 中使用这些数据集进行训练和预测时，无法指定字段的数据类型。在文档中，我找不到如何进行“转换”。理论上它支持以下类型：
- 文本
- 分类的
- 数字
- 时间戳
对于 BigQuery 表，获取数据类型非常明显，因为它由表的架构明确指定。然而，在 CSV 文件的情况下，有时找出字段的类型并不明显，而且在我的情况下，有时 AutoML 会猜错。任何想法如何为 CSV 文件明确指定数据类型？
google-cloud-platform - Vertex AI kubeflow pipeline throws The replica workerpool0-0 run out-of-memory and exited with a non-zero status of 137(SIGKILL)
我想重申我的问题，我将笔记本移动到与计算引擎相同的区域，这在理论上什么也没做，因为我的 kfp.dsl ContainerOp 在被要求运行时会启动一个新的计算引擎。
我的问题变成了这个；
我有一个名为 get_data 的 kfp 组件，它试图从谷歌存储中读取 37 GB 的数据并进行简单的转换，然后在特征选择后输出数据帧。
在使用资源集 af set_cpu_limit 32, set_memory_limit 100G 运行我的 ContainerOp 时，我经常出现内存不足，这会启动具有 n1-standard-32 规格的机器。
根据 GCP，这台机器有 120G 内存，足以完成这项工作，有人知道在运行组件时如何扩展这些中间机器吗？
我的管道 ContainerOp 调用如下；
google-cloud-platform - 如何使用 Web GUI 停止 Google Cloud 的 AutoML（现为 VertexAI）批量预测作业？
我使用分类模型在 AutoML（现为 VertexAI）中为我的一个存储桶中的一个小 csv 开始了批量预测作业，然后我注意到 csv 有错误，但无法找到使用 Web GUI 取消作业的方法，它只是说“正在运行”，但我看不到“停止”或“取消”按钮。
幸运的是，它在 20 分钟后完成，但我需要知道如何停止工作，因为我需要对更大的文件进行预测，并且不能冒险等到工作自行结束。能够看到一个又一个错误的日志抛出错误并且无法停止工作，这有点令人绝望。我试图删除该作业，但它说它在运行时无法删除。
我找到了一个相关的问题，但没有得到回答，几天后这项工作就完成了。我不能冒险。 如何强制“批量预测”停止？
我将不胜感激任何帮助。
google-cloud-ml - 顶点 ai：ResourceExhausted 429 收到尾随元数据大小超过限制
我正在使用 google vertex AI 在线预测：为了发送图像，它必须是 unit8 格式的 JSON 文件，并且必须小于 1.5 MB，当我将图像转换为 uint8 时，它肯定会超过 1.5MB。
为了解决这个问题，我们可以将 unit8 文件编码为 b64，这使得 JSON 文件在运行预测时以 KB 为单位，我得到了Resource Exhausted: 429 received trailing metadata size exceeds limit 有没有人知道问题出在哪里？
google-cloud-vertex-ai - 如何删除在 Google Vertex AI 中创建的元存储
我在 google vertex AI 中创建了一个 ID 为默认值的元存储。但是在创建它之后，我找不到任何删除元存储的方法。另外，我创建了另一个元存储，但 UI 没有提供任何在元存储之间切换的规定
google-cloud-vertex-ai - 来自文件列表的顶点 AI 批量预测
我想为自定义模型提交批量预测作业（在我的情况下它是火炬模型，但我认为在这种情况下这无关紧要）。所以我阅读了文档：
但是由于没有示例，我无法确定顶点 ai 将发送到我的模型的 json 对象的模式是什么。有人做过这项工作吗？
我最好的猜测是该请求将包含以下正文：
但是当我阅读文档（关于顶点 ai 的其他“特征”）时，我也可以想象以下主体：
有人真的知道吗？
我做的另一件事是制作一个“假模型”，它返回它得到的请求……当我提交批处理预测作业时，它实际上成功完成了，但是当我检查输出文件时它是空的……所以.. . 我实际上需要帮助/更多时间来思考其他方法来破译顶点 AI 文档。
提前致谢！
google-cloud-platform - 谷歌云平台数据集无法在 VertexAI 中显示图像
谢谢大家：当我使用 GCP-VertexAI 并从我的计算机上传图像时。浏览页面的下一步，始终加载所有图像。我不能在浏览和labing 中的任何图片。但是我们可以在云存储中找到上传图片。我应该如何在浏览中检查我的图像？
datadog - 如何将 Vertex AI 日志与 Datadog 集成？
正在阅读本文档，试图弄清楚如何将来自 Vertex AI（GCP 中的托管服务）的日志集成到 Datadog 中，创建了 pubsub 和主题，也是一个将 pubsub 的日志推送到 Data dog 的接收器，我应该能够现在查看 DataDog 中的日志？如何？