我希望在一个地方管理我所有的Google Cloud机器学习模型(例如AI平台/Kubeflow/AutoML)。但是,我不确定在哪里可以找到AutoML,特别是我已经部署的AutoML表和模型。 随着复杂性的增加,我希望能够将AutoML模型移植到AI平台模型以迭代版本。此外,如果我想进行进一步的定制,我还可以将该模型引入Kubeflow,以进一步定制、版本化、管理和部署。 AI Platform、AutoML和Kubeflow的所有不同模型是如何管理和版本化的?
我希望能够用我制作的训练应用程序容器来训练模型,并将其保存到我的工件注册表中。我希望能够使用一个烧瓶应用程序和一个能够处理某些逻辑的/predict路由来部署一个模型--而不一定只是预测一个输入json。它还需要一条我理解的/healthz路线。基本上,我想要一条管道,在我制作的模型训练容器上执行一项训练任务,然后用一个烧瓶应用程序来部署模型,并使用我制作的模型服务容器。看看溢出,我想知道问题的管道是否有我最终想要的正确布局。所以,就像这样:
import kfp
from kfp.v2 import compiler
from kfp.v2.dsl import component
from
我刚刚在Google vertex AI上部署了一个ML模型,它可以使用vertex AI网络界面进行预测。但是,例如,是否可以从浏览器向该部署的模型发送请求。就像这样 http://myapp.cloud.google.com/input="features of an example" 并将预测结果作为输出。谢谢
在做自己的自定义异常时,比如
class ThingExploded < StandardError; end
class ThingIsMissing < StandardError; end
把这些放在哪里比较好?我在考虑lib/exceptions.rb…同时也在思考是否应该让它们更接近使用它们的代码。
你能给我一些关于如何调试ASP.NET MVC绑定的一般性建议吗?
当一切按预期运行时,ASP.NET MVC就很棒了。但如果有些东西没有绑定,比如某些东西由于未知的原因没有绑定,我发现很难追踪到这个问题,发现自己花了几个小时追踪一个看似简单的问题。
让我们假设你在一个控制器方法中登陆,如下所示:
[HttpPost]
public ActionResult ShipmentDetails(Order order)
{
//do stuff
}
让我们进一步假设Order类如下所示:
public class Order
{
public decimal Total {get;