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通过 Vertex AI 用户管理笔记本中的启动后脚本创建自定义内核
我正在尝试使用启动后脚本创建一个 Vertex AI 用户管理笔记本 其 Jupyter Lab 在首次启动时有一个专用的虚拟环境和相应的计算内核 我已成功创建实例 然后作为 Jupyter Lab gt Terminal 中的第二个手动步
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JupyterLab
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vertex ai 中的自定义容器部署
我正在尝试在 vertex ai 端点中部署自定义容器以进行预测 申请内容如下 烧瓶 app py import pandas as pd from flask import Flask jsonify request import ten
Flask
Dockerfile
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如何在 Vertex AI 中安排重复运行自定义训练作业
我已将训练代码打包为 python 包 然后能够将其作为 Vertex AI 上的自定义训练作业运行 现在 我希望能够安排这项工作运行一次 比如每两周运行一次 并重新训练模型 CustomJobSpec 中的调度设置仅允许 2 个字段 ti
Vertex AI 模型批量预测、引用云存储上的现有模型和输入文件的问题
我正在努力正确设置 Vertex AI 管道 该管道执行以下操作 从 API 读取数据并存储到 GCS 并作为批量预测的输入 获取现有模型 Vertex AI 上的视频分类 使用点 1 的输入创建批量预测作业 正如您将看到的 我对 Vert
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读取 Vertex AI Pipelines 中的数据
这是我第一次使用 Google 的 Vertex AI Pipelines 我检查了这个代码实验室 https codelabs developers google com vertex pipelines intro hl en 0也这个
Vertex AI - 部署的模型预测与评估结果的预测不同
我使用 AutoML 训练了一个多标签文本分类模型 然后 我部署了模型并尝试测试我们在模型注册表的评估选项卡中提供的一些输入 我遇到的问题是 我通过两种测试方法获得的预测输出值与模型注册表的评估选项卡中显示的输出值不匹配 我已经包含了一个此
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如何将环境变量传递给使用自定义容器创建的 gcloud beta ai 自定义作业 (Vertex AI)
我正在谷歌的 Vertex AI 中运行自定义训练作业 一个简单的gcloud执行自定义作业的命令将使用类似以下语法的内容 可以查看该命令的完整文档here https cloud google com sdk gcloud referen
资源上的权限“artifactregistry.repositories.downloadArtifacts”被拒绝
虽然工件存储库已成功创建 但即使向我在 gcloud cli 上使用的会计授予所有工件权限后 运行 docker Push 将图像推送到 google 工件注册表也会失败并出现权限错误 推送图片的命令 docker push us cent
HuggingFace Trainer() 不执行任何操作 - 仅在 Vertex AI 工作台上运行,在 colab 上运行
我在使用 Huggingface 中的 Trainer 函数在 Vertex AI Workbench 笔记本上实际执行任何操作时遇到问题 我完全被难住了 不知道如何开始尝试调试它 我做了这个小笔记本 https github com an
Google Cloud Vertex AI - 模型不支持 400“dedicated_resources”
我正在尝试使用 Python SDK 在 Google Cloud Platform 上部署通过 Vertex AI 训练的文本分类模型 from google cloud import aiplatform import os os en
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在 Vertex AI 用户管理笔记本启动时公开现有环境的内核
这是一个延续这个线程 发布在这里 因为它太复杂 无法发表评论 TL DR 在 Vertex AI 用户管理笔记本中 如何通过重复的停止和启动周期保留存储在数据磁盘上的现有 venv 以及 conda 如果可能 环境的公开内核图标 Detai
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