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kubernetes - Kubeflow 在本地设置（笔记本电脑/台式机）上缺少 .kube/config 文件
我已经在笔记本电脑上通过 MiniKF 安装了 Kubeflow。我正在尝试对一些使用 TensorFlow 1.4.0 的 MNIST 数据运行 CNN。目前，我正在关注本教程：https ://codelabs.arrikto.com/codelabs/minikf-kale-katib-kfserving/index.html#0
该代码位于 Jupyter Notebook 服务器中，运行良好。当我构建管道时，它已成功完成。但是在“Serving”步骤中，当我在模型上运行 kfserver 命令时，出现了奇怪的行为：它卡在“Waiting for InferenceService”。
成功运行的示例屏幕截图如下所示，该过程必须以正在创建的服务结束： 在此处输入图像描述
python - 在 AWS 上提供静态服务 - Django - Python
我在我的 Django 网站项目中本地提供了所有静态图像。我需要将它们托管在 AWS 上，以便我的 DEBUG = False 工作。我已经遵循了许多关于如何做到这一点的教程，但没有运气。我已经在下面发布了我的代码以进行最后的努力，希望这只是我错过的东西。我的 AWS 存储桶目前是公开的，因为这是我看到其他人在做的事情。任何帮助是极大的赞赏。谢谢！
设置.py
HTML
我的存储桶结构是存储桶名称/图像/我所有的静态文件。
我的静态文件在本地提供时工作正常，但是当我将它们取下让 AWS 接管时，它们在屏幕上什么也没有显示，并且“检查”显示了一个小 url，指向它们应该在本地的位置，而不是来自 s3 和 AWS 的长用户。我对 AWS 很了解。感谢您的任何帮助！
pytorch - TORCHSERVE 默认推理处理程序
是否有由 torchserve 为常见用例（如图像分类）定义的默认处理程序（请参阅此处：https ://pytorch.org/serve/default_handlers.html ），适合我自己的图像分类？
python - 在 MLflow 服务中定义路由
当我们为 mlflow 模型提供服务时，我们为每个服务定义不同的端口并访问这些模型，我们使用 IP:port/invocations
前任：
应用程序 1：IP:2020/调用
应用 2：IP:2021/调用
但我想在同一个端口用不同的路线为 2 个 mlflow 模型提供服务。
前任：
应用 1：IP:2020/app1
应用 2 : IP:2020/app2
如何使用 MLflow 实现它。
model - 在 Databricks 中为模型提供服务时，如何在 model.predict 之前调用数据丰富函数
在 Databricks 中，我使用了 mlflow 并通过 REST API 提供了我的模型。当提供所有模型功能时，它可以正常工作。但是我的用例是消费者应用程序只提供一个特性（主键），我的代码必须根据该键从数据库中查找其他特性，然后使用 model.predict 返回预测. 我尝试进行研究，但了解到 REST 端点只会调用 model.predict 函数。如何让它在预测之前调用数据按摩功能？