[DEPRECATED] Continuous Training with TensorFlow, PyTorch, XGBoost, and Scikit Learn Models with Kubeflow and AI Platform Pipelines Rezensionen

Siegfried H. · Vor etwa 2 Jahre überprüft

Too many errors

Rombout H. · Vor etwa 2 Jahre überprüft

does not work

Lukas D. · Vor etwa 2 Jahre überprüft

Lukas D. · Vor etwa 2 Jahre überprüft

Naufer N. · Vor etwa 2 Jahre überprüft

Naufer N. · Vor etwa 2 Jahre überprüft

Very buggy, workarounds must be completed in a certain order or the lab will fail.

Blake C. · Vor etwa 2 Jahre überprüft

Not understandable

Devpal S. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

Asma B. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

There were errors while running the notebook, so I could not create and run the pipeline: 1) None of the 4 Docker images were created successfully. 2) There is some problem with importing Iterable from collections - it seems like a Python version problem. In general this lab is ALMOST USELESS now, since the PIPELINE CANNOT BE CREATED AND EXECUTED, and the notebook can be found and accessed on GCP's official github page without paying.

Michał H. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

Lab does not work! Jupyter notebook badly initiated and missing kernel... and most of the dpendencies are outdated which makes it fail.

gerald g. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

Lab does not work! Jupyter notebook badly initiated and missing kernel... which makes it fail.

gerald g. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

Lab does not work! Jupyter notebook badly initiated and missing kernel... which makes it fail.

gerald g. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

Wanming H. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

gerald g. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

Wanming H. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

Shriram G. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

Salvatore V. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

Notebook failing build

Christer D. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

K S. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

SOUMOJIT G. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

Farhan S. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

Rich B. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

To make it work, I had to remove the library versions from each Dockerfile. After that, I added num_retries = 3 .set_retry(num_retries) after each .set_display_name, and update kfp: !pip install --upgrade kfp I did this for every artifact in the pipeline because at first, it would fail, but subsequent runs executed correctly. and change in scikit_trainer_image/train.py SGDClassifier(loss='log') -> SGDClassifier(loss='log_loss')

Carlos V. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft

To make it work, I had to remove the library versions from each Dockerfile. After that, I added num_retries = 3 .set_retry(num_retries, policy=RetryPolicy.ALWAYS) after each .set_display_name. I did this for every artifact in the pipeline because at first, it would fail, but subsequent runs executed correctly.

Carlos V. · Vor mehr als 2 Jahre überprüft