问题标签 [watson-ml]

我正在使用社区笔记本预测户外设备购买与 IBM Watson Machine Learning中的以下代码：

响应

下次尝试得分：

响应：

在使用 IBM Watson Machine Learning notebook 完成手写数字识别的第 6.1 节时，调用 Watson Machine Learning REST API 以获取已发布模型的列表，使用：

端点，出现授权 (401) 错误，响应文本如下：

/v3/identity/token之前在笔记本中调用 REST API 以使用从端点返回的授权令牌获取实例详细信息工作正常。

看起来笔记本中的错误。API 授权方案是否更改破坏了笔记本？

我遇到了来自 DsX Python 笔记本的问题，

我已经为一个预测变量和一个目标变量实现了一个非常简单的线性回归（单多项式）。

该模型适用于从笔记本中的 python 代码进行预测，但是一旦我将它部署到云上以通过我的 WML 服务中的 Web 服务发布它，我就会发布并发生以下情况：

输出：

下一个单元格：

输出：

但是，如果我在输入数据中增加一维，则会发生以下情况：似乎无法提取 2D。在服务器端进行了一些转换，从 2D jsonize 到 1D numpy 数组，这不会影响使用的训练数据的维度......

输出：

我认为这可能与我有一个 2D 数组作为 X 输入这一事实有关，它实际上变成了一个 Vector，我尝试了其他模型，例如具有多维输入的 SVM 分类，并且相同的发布代码有效。

有人有同样的情况吗？我无法让它工作。

我也尝试过 SoapUI 以达到相同的结果。部署似乎有问题。

谢谢

（也在 dwAnswers 上询问，参见：https ://developer.ibm.com/answers/questions/447559/view.html ）

几个月前，我创建了一个机器学习服务，其中包含与之相关的模型和部署。现在机器学习服务已集成到 Watson Studio 中，我再也找不到部署了。

如果我转到 IBM Cloud 上的机器学习服务并单击“在 Watson Studio 中访问”，我将转到 Watson Studio 概述。对于与项目关联的机器学习服务，我可以查看部署，但是有问题的旧服务与项目无关。

查找旧部署的最佳方法是什么？

我在 Watson Studio 的 Notebook 中使用 R 库“原型”训练了原型分析模型，我想将其部署到 IBM Cloud Watson Machine Learning 并使用该服务预测新数据点的 alpha 系数。

我知道通过创建 WML Python 客户端在 python 中做到这一点。是否有等效的 Watson Machine Learning R 客户端？

我正在尝试使用 CLI 访问我的 Watson ML 服务并获取

失败的

授权失败

没有其他信息。我的环境变量是根据服务的服务凭证（url、实例 ID、用户名和密码）设置的，并且我的 ibmcloud CLI 工具是最新的。如何找出我的授权失败的原因？

我正在尝试测试我部署的模型。我成功部署了我的模型 在此处查看部署。

然后我在笔记本中从 CLI 测试部署，它对我有用 从 NoteBook 中查看测试

但是当我尝试从 Postman 测试模型时，它返回下一个错误：

错误

我感谢任何建议或帮助

我是 IBM Watson 的新手。我浏览了视频来创建虚拟助手/聊天机器人，我们可以在其中定义意图/实体并做出相应的回答。当我的意图/实体数量有限时，这似乎很好。但是假设我有一本电子书，我想训练 Watson 从这本电子书中回答问题。我如何做到这一点。任何高水平的方法或方向都会非常有帮助。

我正在尝试通过 jupyter notebook 在 watson studio 上部署我的模型。我得到了一个状态为 deploy_success 的评分端点，但无法看到我使用 watson 机器学习 python 客户端的任何部署

这是我使用的代码

我什至能够在 client.deployments.list() 下看到服务我无法通过 cloudfound 连接它。所以需要帮助部署这个模型