没有这样的文件或目录：'/tmp/model/0001‘使用自定义预测例程时的google cloud ai平台

Question

gcloud实例上的/tmp/model文件夹似乎是空的。看起来这些文件没有从存储帐户正确复制过来，尽管stderr日志显示并非如此。

请告诉我我该怎么做，我遗漏了什么。当我提出预测请求时，我能够成功地创建模型版本。

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以下是用于创建模型版本的命令：

gcloud beta ai-platform versions create $VERSION_NAME  --model $MODEL_NAME  --runtime-version 1.15  --python-version 3.7  --origin gs://$BUCKET_NAME/custom_prediction_routine/model/  --package-uris gs://$BUCKET_NAME/custom_prediction_routine/custom_predict_code-0.1.tar.gz  --prediction-class predictor.MyPredictor

这是from_path类方法：

@classmethod
def from_path(cls, model_dir):
    sys.stderr.write(str(model_dir))
    return cls(model_dir)

Answer 1

根据您共享的代码，您似乎没有直接在from_path中加载模型，而是直接将路径发送到您的Predictor实例。

尝试直接在from_path中加载模型，例如，使用keras模型：

@classmethod
def from_path(cls, model_dir):
    model = keras.models.load_model(model_dir) # Load with Keras, or the appropriate format
    return cls(model)

如果问题仍然存在，请尝试从from_path函数内部发出预热预测请求。例如：

@classmethod
def from_path(cls, model_dir):
    model = keras.models.load_model(model_dir)
    predictor = cls(model)
    outputs = predictor.predict([[1,2,3,4,5]]) # Here goes your warm up prediction request 
    return predictor

编辑

谷歌问题跟踪器上的here报告了这个问题。响应是，如果要在预测期间使用模型和所有将从model_dir使用的工件，则需要在from_path的执行期间加载它们，并将其存储在predictor类中。