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我的预测服务遇到了一些问题，我得到了错误SSLError: ('The read operation timed out',) --我能够从中看到当前的num_retries设置为0。此外，有没有办法让我了解这个读操作超时是不是由我引起的(即，我正在发送的东西)，或者它是由Google方面的东西引起的吗？
浏览 0提问于2018-01-10得票数 1
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现在我想用GPU做一些预测。我看到了这个，但是它讲述了使用GPU进行训练的过程，而不是预测。在预测会话中，GPU没有任何信息。gcloud ml-engine predict --model ${MODEL_NAME} --json-instances request.json
这个命令可以工作，但它使用的是
浏览 1提问于2017-05-10得票数 4
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嗨，我在云ML引擎中有一个物体检测模型。我在印度，可用于在线预测的地区是亚洲-东北1。我在亚马逊网络服务中设置了一个节点服务器，用于将图片上传到ML引擎model.The结果响应花费超过60 seconds.Where我错了。
浏览 1提问于2018-09-13得票数 0
我以前使用过计算引擎，我想训练一些预测模型。我想知道该用哪个引擎？我是新的云ML引擎。在ML特定的应用程序中使用ML引擎是否有优势?如果有，计算引擎和CLoud ML引擎之间的差异使它们更可取。
浏览 2提问于2017-07-14得票数 1
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据我所知，在线预测与json数据一起工作。目前，我在本地主机上运行在线预测，其中每个图像都转换为json。ML引擎API使用这个来自localhost的json进行预测。在内部，ML引擎API可能已经将json上传到云中进行预测。
有没有办法对已经上传到云存储桶中的json文件进行在线预测？
浏览 1提问于2017-07-27得票数 0
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假设我在App上有读取Gmail附件的代码，解析它进入云数据存储区，通过Data食谱和步骤存储回数据存储区，然后由ML Engine Tensorflow模型预测？编辑1:可以导出数据准备步骤并在Ml引擎Tensorflow模型之前使用它们作为预处理吗？
浏览 1提问于2018-02-27得票数 0
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我导出了一个带有用于服务预测的自定义类的faster_rcnn_resnet101模型，并将其部署在云ML平台上，以便我可以使用云ML预测引擎。在线预测有效，但当我尝试批量预测时，结果失败。本地预测和在线预测工作，但批量预测失败。任何帮助都将不胜感激。cond_jpeg/cond_png/cond_gif/Assert_1/
浏览 9提问于2019-01-24得票数 0
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Google ML文档从来没有提到这一点...它只解释了如何使用gloud获得预测，如下所示：
gcloud ml-engine predict --model $MODEL_NAME --version
浏览 12提问于2018-02-09得票数 2
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我已经在Google引擎上建立并运行了一个模型，我可以在我的个人计算机上成功地使用。现在，我正在尝试设置Firebase函数来调用我的ML引擎模型。我真的很接近(我想)，但我现在正碰壁呢。ML引擎正在接收我的预测请求，但我无法在回调函数中获得预测结果。results.predictions总是空的，当我压缩results时，我看到了以下内容：Stackdriver显示正在成功发送的请求：您还可以在ML引擎模型仪
浏览 0提问于2018-06-30得票数 0
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我已经成功地在云ML引擎上部署了模型，并通过跟随验证了它是否与gcloud ml-engine models predict一起工作，现在我想从我的C#应用程序向它发送预测。我该怎么做？
浏览 10提问于2017-07-20得票数 0
我已经成功地在云ML引擎上部署了模型，并通过遵循验证了它是否与gcloud ml-engine models predict一起工作，现在我想从我的web应用程序/ javascript代码向它发送预测
浏览 3提问于2017-07-21得票数 1
我正在实现简单的Scikit-Learn Pipeline来在Google Cloud ML引擎中执行LatentDirichletAllocation。目标是从新数据中预测主题。n_components = 10,])
现在(如果我理解正确的话)来预测我可以运行的测试数据的主题：然而，当上传管道到谷歌云存储，并试
浏览 28提问于2018-07-23得票数 3
我想用android的机器模型来预测一些东西。我更新了我的模型到google ml引擎，并使用服务帐户成功地从我的服务器预测(在线预测)。请让我知道如何使用API密钥来使用google ml引擎。如果这是不可能的，那么最好的方法是什么呢？
浏览 0提问于2019-04-09得票数 0
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云ML引擎在线预测性能
、、、、
我已经创建了一个Cloud ML引擎模型，并尝试生成在线/HTTP预测，但我发现运行预测的延迟仍然很高。下面是我用来生成预测的Python脚本(从)： service = googleapiclient.discovery.build('ml', 'v1')
name = 'projects&#x
浏览 0提问于2018-01-15得票数 2
似乎ML引擎是Tensorflow的专用引擎。如果数据集太大而无法放入datalab，我如何在Google云平台上训练scikit-learn模型并管理我的模型？我仍然可以使用ML Engine吗?作为更新，我能够通过将其作为训练作业提交给ML引擎来获得训练scikit-learn模型运行的python脚本，但是还没有找到托管酸洗模型或将其用于预测的方法。
浏览 1提问于2017-04-21得票数 2
我一直在开发一个模型，用于云ML引擎的在线预测服务。我的模型包含一个placeholder_with_default张量，我用它来保持预测重要性的阈值。threshold = tf.placeholder_with_default(0.01, shape=(), name="threshold")gcloud ml-engine例如，这是一个有效的输入：
{"features": [
浏览 0提问于2017-05-15得票数 3
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我在Google cloud platform的ML引擎上部署了一个Tensorflow对象检测模型。我遇到过posts建议Tensorflow服务+ Docker来获得更好的性能。我是Tensorflow的新手，我想知道什么是服务于预测的最好方法。目前，ml引擎在线预测的延迟>50秒。我的用例是用户使用移动应用程序上传图片，并根据预测结果获得合适的响应。因此，我预计预测延迟将降至2-3秒。我还能做些什么来更快
浏览 8提问于2019-02-10得票数 2
我试图使用邮递员的对我的一个已部署模型调用预测请求，并得到以下响应：
我不想同样地使用cli或python库，目的是使这个工作服务器更少。有谁能帮助我了解为什么会发生这种情况，或
浏览 0提问于2018-02-11得票数 0
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我使用Google函数部署了几个简单的函数，执行以下操作：
请求超时意味着什么？如果我要运行这个服务，我是否仍然有一个很短的时间限制它将不再运行？
浏览 3提问于2021-08-23得票数 0
由于谷歌云预测API已被弃用()，ml-engine是否提供了类似的黑盒？
浏览 0提问于2017-05-19得票数 0
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