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AI Platform 中的 PyTorch 模型部署
我正在 Google Cloud AI Platform 中部署 Pytorch 模型 出现以下错误 ERROR gcloud beta ai platform versions create Create Version failed B
googlecloudml
我收到错误消息,服务帐户无法读取 gs:// 路径
我用于 ML 作业的 GCS 存储桶遇到访问错误 如何确保服务帐户具有所需的权限 我通过输入以下内容解决了这个问题 gcloud beta ml 初始化项目 请参阅下面的详细信息 https cloud google com ml docs
googlecloudml
gcloud ml-engine 对大文件返回错误
我有一个训练有素的模型 它接受较大的输入 我通常将其作为形状 1 473 473 3 的 numpy 数组来执行 当我将其放入 JSON 时 我最终得到了大约 9 2MB 的文件 即使我将其转换为 JSON 文件的 Base64 编码 输入
python
json
NumPy
Predict
googlecloudml
Cloud ML Engine 中部署的重新训练的 inception_v3 模型始终输出相同的预测
我遵循了代码实验室诗人的 TensorFlow使用 inception v3 进行迁移学习 它生成 retrained graph pb 和 retrained labels txt 文件 可用于在本地进行预测 运行标签图像 py 然后 我
使用 Workload Identity 对 Kubernetes 上的 Cloud ML Engine 中的容器中的独立 gsutil 进行身份验证
我正在 Google Cloud AI Training Cloud ML Engine 上启动容器映像 在这些容器内我需要使用 gsutil 有些容器有 gsutil 在这种情况下 我可以立即使用它 无需任何身份验证步骤 有些容器没有 g
Kubernetes
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gsutil
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