리뷰 Kubeflow 및 AI Platform Pipelines로 TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit Learn 모델의 지속적 학습개

Siegfried H. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Too many errors

Rombout H. · 2년 초과 전에 리뷰됨

does not work

Lukas D. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Lukas D. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Naufer N. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Naufer N. · 2년 초과 전에 리뷰됨

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

Blake C. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Not understandable

Devpal S. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Asma B. · 2년 초과 전에 리뷰됨

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. · 2년 초과 전에 리뷰됨

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 and most of the dpendencies are outdated which makes it fail.

gerald g. · 2년 초과 전에 리뷰됨

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

gerald g. · 2년 초과 전에 리뷰됨

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

gerald g. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Wanming H. · 2년 초과 전에 리뷰됨

gerald g. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Wanming H. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Shriram G. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Salvatore V. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Notebook failing build

Christer D. · 2년 초과 전에 리뷰됨

K S. · 2년 초과 전에 리뷰됨

SOUMOJIT G. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Farhan S. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Rich B. · 2년 초과 전에 리뷰됨

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. · 2년 초과 전에 리뷰됨

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. · 2년 초과 전에 리뷰됨