Ватсон машинного обучения развертывание занимает слишком много времени

Question

Я обучил модель, используя службу машинного обучения Уотсона.Процесс обучения завершен, поэтому я запустил следующие командные строки для его развертывания:

bx ml store training-runs model-XXXXXXX

Я получаю вывод с идентификатором модели

Starting to store the training-run 'model-XXXXXX' ...
OK
Model store successful. Model-ID is '93sdsdsf05-3ea4-4d9e-a751-5bcfbsdsd3391'.

Затем я использую следующее для его развертывания:

bx ml deploy 93sdsdsf05-3ea4-4d9e-a751-5bcfbsdsd3391 "my-test-model"

Проблема в том, что я получаю бесконечное сообщение:

Checking if content upload is complete ...
Checking if content upload is complete ...
Checking if content upload is complete ...
Checking if content upload is complete ...
Checking if content upload is complete ...

Когда я проверяю ведро результатов COS, размер модели составляет ~ 25 МБ, так что это не должно бытьчто долго для развертывания.Я что-то здесь упускаю?

Answer 1

Развертывание той же модели с использованием Python Client API:

from watson_machine_learning_client import WatsonMachineLearningAPIClient

client = WatsonMachineLearningAPIClient(wml_credentials)
deployment_details = client.deployments.create( model_id, "model_name")

Это очень быстро показало мне, что при развертывании произошла ошибка.Странно то, что ошибка не появляется при развертывании с command line interface (CLI).