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对预先创建的模型/端点运行预测
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我已经通过一个单独的脚本在Sagemaker Jupyter notebook实例中创建了一个端点。我正在尝试访问另一个脚本中的端点，并在其上运行推断。我不知道我可以运行什么来专门拉出一个端点并将其分配给一个变量。在过去，我部署了一个链接到RCF的端点，如下所示：rcf_inference = rcf.deploy(
initial_instance_co
浏览 21提问于2019-08-15得票数 0
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我想部署一个简单的熊猫数据转换为机器学习模型。比如说，我有：如何在调用pred = model.predict(X)之后创建“模型”
“预测”A和B的总和：pred = df['A'] + df['B']？我的用例是在我的ML实验中将它看作一种基线模型，
浏览 6提问于2022-09-13得票数 0
我在AWS和Stackoverflow上寻找解决方案，但没有得到令人满意的答案。我有一个Sagemaker notebook实例，我在其中构建了一个自定义模型(而不是sklearn/tf/torch)，该模型将计算结果csv文件并将其保存在notebook中。现在，我需要使用csv文件提供预测。输入是id，输出是csv的预计算结果。sagemaker“部署自定义模型”示例仅包括sklearn/tf/torch模型。有没有办法<em
浏览 17提问于2021-10-06得票数 0
我在Google顶点AI中有多个模型，我想创建一个端点来为我的预测服务。我需要运行聚合算法，比如在我的模型输出上的投票算法。我还没有找到任何方法将模型放在一起，这样我就可以在结果上运行投票算法。我是否必须创建一个新的模型，卷曲我现有的模型，然后对结果运行我的算法？
浏览 9提问于2022-03-21得票数 1
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我是GCP的新手，所以请原谅我可能在这里问/遗漏了一些显而易见的事情。我试着从他们的列表中切换不同的类型，但没有成功。我遗漏了什么？下面是我要部署的脚本：
MODEL_NAME=
浏览 2提问于2021-05-05得票数 0
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我正在创建自己的Docker容器用于SageMaker，我想知道为什么当我想要进行批量转换作业时，serve命令会创建一个Flask应用程序来为数据提供预测。解开模型并在我想要预测的数据集上运行模型的预测方法不是更简单吗？我不需要web api/端点。我只需要每天自动生成一次预测。
浏览 8提问于2019-11-22得票数 3
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我想要建立一个简单的网络应用程序，其中一个人将输入一些参数的汽车和我的机器学习算法将预测汽车的价格给定的参数。我想学习aws，因此我想在那里部署和托管所有的东西。通过检查和，我确定了需要执行的以下步骤：
将码头图
浏览 2提问于2020-02-10得票数 6
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正如我所说的，我通过自定义视觉创建了一个新的模式。现在，我想用这个模型来分析其他图像。有可能吗？我应该使用哪个端点？谢谢。
浏览 2提问于2019-09-28得票数 0
我用"Automated“创建了一个从天青机器学习中获得的模型，它是一个时间序列预测模型。我将模型配置为从现在到12个月的预测。然后，我创建了一个端点来连接到我的power桌面。我测试了端点，它在超过100行时运行良好(您将理解为什么我在后面说100行)。(端点参数是日期和customer_id)
但是，当我尝试使用sql查询中<em
浏览 5提问于2022-11-20得票数 0
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我成功地在jupyter笔记本中运行了python示例，但是我更喜欢用Java编写lambda，并且我希望在这个过程中不要使用s3桶。我知道，如果我的lambda是在python，那么我将能够传递我的数据，把它转换成熊猫的数据，然后运行rcf_inference.predict(data)来获得我的结果。但是使用Java，这似乎是不可能的。这是不幸的，因为我的lambda已经有了我需要的内存中的数据
浏览 3提问于2019-07-02得票数 0
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_modelPath变量指示指向zip文件的路径，真正的参数指示预测引擎池应该监视模型的变化。我还创建了一个服务，该服务可以找到一些图像文件夹并训练一个新模型，然后将其保存到_modelPath指出的相同位置。该服务是通过API端点公开的。
问题:当访问列车端点时，应用程序运行良好。它重新训练模型并将其保存到指定的路径。我能做到好几次。但是，如果
浏览 1提问于2020-05-04得票数 0
我部署了一个带有异步端点的自定义模型。我想用它来处理视频文件，因为视频可以有5-10分钟的时间，我不能把所有的帧加载到内存中。当然，我想对每一帧做一个推论。我写过predict_fn -在生成器批处理帧上迭代并使用列表中的模型保存预测生成预测
浏览 9提问于2022-05-26得票数 1
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，模型工件可以上传到s3等等。注意:我正在使用轻型GBM模型进行培训。
-> 挑战是如何从train.py脚本中用AWS编写预测。(考虑到脚本在私有VPC中运行)
->我已经完成了A
浏览 0提问于2019-08-23得票数 0
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我正在运行共享的伽马脆弱模型(即具有随机效应的Coxph生存分析模型)，我想知道对你的一个连续预测变量进行对数变换是否“可接受”。我找到了一个网站()，上面写道：“考克斯比例回归模型假设……端点和预测变量之间应该存在线性关系。具有高度偏斜分布的预测变量可能需要对数转换以减少极值的影响。变量var的对数转换可以通过输入对数(Var
浏览 1提问于2014-08-06得票数 2
我已经在VertexAI中部署了一个自定义容器，它运行良好，但是现在我想更新我的模型和端点。我已经将我的Docker映像的新版本推到了Artifact，我原以为这个最新版本会自动连接到VertexAI，但是很明显，VertexAI仍然在使用我的旧版本。如何在VertexAI中自动更新模型，而无需每次发布新版本并更改Docker映像时创建新的模型和端点？
浏览 6提问于2022-01-24得票数 2
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我们的用例如下:我们有多个经过自定义培训的模型(数百个模型，并且随着我们允许应用程序的用户通过UI创建模型，然后我们对该模型进行动态培训和部署)，因此将每个模型部署到一个单独的端点是非常昂贵的，因为顶点基于，我们似乎可以将不同类型的模型部署到同一个端点，但我不确定它将如何工作。假设我有两个不同的</em
浏览 5提问于2021-11-08得票数 0
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我开始为一个项目挖掘kubeflow管道，并有一个初学者的问题。似乎kubeflow管道可以很好地用于培训，但是在生产中服务如何呢？我有一个相当密集的预处理流水线用于训练，并且必须应用相同的流水线进行生产预测。我可以使用像Seldon这样的东西来创建端点来启动预处理管道，应用模型，然后返回预测吗？或者更好的方法是将所有东西都放在一个docker容器中？
浏览 4提问于2019-04-25得票数 1
我正在尝试创建一个模型，使用火把在救世主。我尝试在sagemaker.pytorch中从sagemaker.pytorch导入PyTorch中部署使用-sagemaker.pytorch模块。我按照链接创建和部署模型。在这里我看不到在任何地方使用"PyTorchModel“。我想知道不同之处，以及何时使用什么。
到目前为止，我尝试了以下几种方法。，我们使用sagemaker.pytorch导入PyTorch进行端到端的处理，在这里我们用.fit()训练模型，然后用.deploy
浏览 2提问于2019-08-22得票数 2
我正在导入一个预先训练好的模型，并使用它来对一些数据进行分类。每次我为相同的数据集运行模型时，预测值/最终精度一直在变化，这正常吗？
我还打印了最后一层的softmax值。概率一直在变化。
浏览 1提问于2017-07-28得票数 1
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然而，问题是，我已经训练了模型，并将其保存为RDS文件。我想知道如何将模型应用于一些新的数据？例如，对于回归，您可以使用函数predict()，其中它使用已经训练过的模型作为参数，而对于knn()，它只使用训练过的数据集和测试数据集，并且没有办法使用已经训练过的knn模型作为参数，而不是使用火车数据集有什么函数可以用经过训练的knn模型作为依据来预测新数据的分类吗？
浏览 4提问于2022-05-10得票数 -1
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