Scikit Learn приводит к ошибке модели при вызове локального прогноза или создании версии модели в Google Cloud ml engine

Question

Я пытаюсь развернуть модель на движке cloud-ml, следуя приведенному здесь учебнику (однако https://cloud.google.com/ml-engine/docs/scikit/quickstart),, когда достигаю стадии, когда запускаю онлайн-прогнозирование с помощью этой команды:

gcloud ml-engine local predict --model-dir=$MODEL_DIR --json-instances 
 $INPUT_FILE --framework $FRAMEWORK

Это приводит к этой ошибке:

ERROR: (gcloud.ml-engine.local.predict) RuntimeError: Bad magic number in .pyc file

Кроме того, при попытке создать версию модели с помощью этой команды:

gcloud ml-engine versions create $VERSION_NAME --model $MODEL_NAME --origin 
$MODEL_DIR --runtime-version=1.12 --framework $FRAMEWORK --python-version=3.5

Это приводит к этой ошибке:

ERROR: (gcloud.ml-engine.versions.create) Bad model detected with error: "Failed to load model: Could not load the model: /tmp/model/0001/model.joblib. 162. (Error code: 0)"

Что здесь происходит? Я использую Python 3.5.2.

Answer 1

Мне понадобится немного больше информации о том, что вы передаете в механизм cloud ml в запросе на предсказание, в частности, он принимает два параметра:

name=name, body={'instances': instances_array}

Ошибка, которую я часто вижу при передаче экземпляровПараметр body как JSON, а не как массив.Вот пример использования нескольких числовых (плавающих) переменных:

"instances": [
[0.46453494969873,0.96359384261176,-1.30875379350541,0.143317957209722,-1.05224729148452,0.145418363035172,1.23393185625915,1.88694142308998,0.0739610367506085,0.00900364697319474],
[2.66970600786085,0.671393792256777,0.999557100651135,0.470837952361579,-0.392487317572142,-0.758011630059567,1.56168018313734,0.363605558678856,-1.41676037696331,-0.933208457148377],]

Надеюсь, это поможет