python - 如何在 Google ML Engine 上部署使用自定义包训练的模型？

Question

我可以通过如下调用在 Google ML Engine 上训练包含自定义函数的 scikit-learn 模型:

gcloud ml-engine jobs submit training "module_name" \
  --job-dir gs://my_bucket/scikit_learn_job_dir \
  --package-path ./my_package/ \
  --module-name my_package.trainer.train \
  --region us-east1 \
  --runtime-version='1.12' \
  --python-version='3.5' \
  --scale-tier BASIC

此代码训练模型并将 pickle 文件 model.pkl 上传到 gs://my_bucket/models。

但是，在尝试使用以下命令进行部署时出现错误:

gcloud ml-engine versions create "version_name" \
  --model model_name \
  --origin gs://my_bucket/models \
  --runtime-version='1.12' \
  --framework "SCIKIT_LEARN" \
  --python-version='3.5'

错误表明无法加载my_package。事实上，我在 version create 命令 documentation 中找不到任何与 --package-path 等效的选项.

Answer 1

这可能来不及响应，但如果您使用某些自定义包训练模型，您还需要在部署期间提供相同的自定义包(单独的 pickle 文件没有您的自定义代码)。这可能就是您部署失败的原因。请参阅this了解更多信息。