Wolke maschinelles Lernen

vorhersagen Wenn ich Vorhersage Befehl von Google Cloud Machine Learning (https://cloud.google.com/ml/docs/quickstarts/prediction) verwenden, die ich häufig einen Fehler unten erhalten:Wolke maschinelles Lernen

$ gcloud beta ml predict --model=mnist --instances=data/predict_sample.tensor.json

ERROR: (gcloud.beta.ml.predict) HTTP request failed. Response: <!DOCTYPE html> 
<html lang=en> 
    <meta charset=utf-8> 
    <meta name=viewport content="initial-scale=1, minimum-scale=1, width=device-width"> 
    <title>Error 502 (Server Error)!!1</title> 
    <style> 
    *{margin:0;padding:0}html,code{font:15px/22px arial,sans-serif}html{background:#fff;color:#222;padding:15px}body{margin:7% auto 0;max-width:390px;min-height:180px;padding:30px 0 15px}* > body{background:url(//www.google.com/images/errors/robot.png) 100% 5px no-repeat;padding-right:205px}p{margin:11px 0 22px;overflow:hidden}ins{color:#777;text-decoration:none}a img{border:0}@media screen and (max-width:772px){body{background:none;margin-top:0;max-width:none;padding-right:0}}#logo{background:url(//www.google.com/images/branding/googlelogo/1x/googlelogo_color_150x54dp.png) no-repeat;margin-left:-5px}@media only screen and (min-resolution:192dpi){#logo{background:url(//www.google.com/images/branding/googlelogo/2x/googlelogo_color_150x54dp.png) no-repeat 0% 0%/100% 100%;-moz-border-image:url(//www.google.com/images/branding/googlelogo/2x/googlelogo_color_150x54dp.png) 0}}@media only screen and (-webkit-min-device-pixel-ratio:2){#logo{background:url(//www.google.com/images/branding/googlelogo/2x/googlelogo_color_150x54dp.png) no-repeat;-webkit-background-size:100% 100%}}#logo{display:inline-block;height:54px;width:150px} 
    </style> 
    <a href=//www.google.com/><span id=logo aria-label=Google></span></a> 
    <p><b>502.</b> <ins>That’s an error.</ins> 
    <p>The server encountered a temporary error and could not complete your request.<p>Please try again in 30 seconds. <ins>That’s all we know.</ins>

Gibt es etwas, dass ich diesen Fehler zu beheben tun kann?

Quelle

2016-10-19 Shuhei Fujiwara

Vielen Dank für den Test von Cloud ML. Da der Online-Vorhersagedienst in Alpha ist, kann es zu vorübergehenden Fehlern kommen und die tatsächliche Antwortnachricht ist für den Benutzer möglicherweise nicht sehr hilfreich. Wir arbeiten daran, die Fehlermeldungen für den Benutzer ausführbarer zu machen.

In diesem speziellen Fall hat der Server einen internen Fehler festgestellt. War die Modellbereitstellung vor diesem Schritt erfolgreich? Hatten Sie auch 503 Response-Code für Predictive Calls unmittelbar nach dem Deployment? Der 503-Antwortcode weist darauf hin, dass der Dienst nach der Bereitstellung weiterhin nicht verwendet werden kann, bis der Fehler behoben ist.

Es gibt eine Chance, das ist ein Problem mit dem Modell selbst. Ich schlage vor, dass Sie hier das Skript https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples/blob/master/mnist/deployable/local_predict.py verwenden, um zu überprüfen, ob das Modell lokal geladen und ausgeführt werden kann. Dies wird die Möglichkeit eines schlechten Modells eliminieren. Sie könnten die Proben herunterladen müssen mit dem folgenden:

curl -L -o cloudml-samples.zip https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples/archive/master.zip

Sie können laufen, wie folgt:

python local_predict.py --model_dir=<model_dir> data/predict_sample.tensor.json

Beachten Sie, dass das Modell Verzeichnis, in dem Sie die „export.meta“ haben und „Export“ Dateien gespeichert.

Wenn das gut aussieht, werde ich vorschlagen, die Modellbereitstellung erneut zu versuchen, um zu sehen, ob dies ein vorübergehendes Problem war.

Hoffe, das hilft.

Quelle

2016-10-19 06:55:26 Bhupesh

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