Ai Platform 预测存储桶触发器
Ai Platform Prediction storage bucket trigger
当用户在我的 ios 应用程序上选择一张图片时，我希望将该图片上传到存储桶，运行 我在该图片上的 tf 模型 - 输出另一张图片，然后保存这个输出图像也到云桶。
我是否可以使用带有触发器的云函数上传到存储桶，然后从云函数调用我的人工智能平台预测模型，然后使用云函数保存输出图像？
或者有什么方法可以跳过云功能，只使用具有自定义预测例程的人工智能平台预测。然后在后处理中将输出图像上传到我的存储桶。我不确定我是否可以通过上传到存储桶来触发 ai 平台预测...
您可以想象 sink the Cloud Storage event (the image upload event) into PubSub，在 PubSub 上创建推送订阅，然后创建接受 PubSub 消息格式的自定义预测例程，从 Cloud Storage 恢复文件内容并执行预测。
您也可以想象在自定义例程中实现输出在 Cloud Storage 中的存储。
但是，我不推荐这样做。您的预测服务对 Cloud Storage 和 PubSub 的粘性太大，而且它的职责太多。使用 Cloud Functions 或 Cloud 运行 处理事件是更好且更 scalable/evolution 的设计。
当用户在我的 ios 应用程序上选择一张图片时，我希望将该图片上传到存储桶，运行 我在该图片上的 tf 模型 - 输出另一张图片，然后保存这个输出图像也到云桶。
我是否可以使用带有触发器的云函数上传到存储桶，然后从云函数调用我的人工智能平台预测模型，然后使用云函数保存输出图像？
或者有什么方法可以跳过云功能，只使用具有自定义预测例程的人工智能平台预测。然后在后处理中将输出图像上传到我的存储桶。我不确定我是否可以通过上传到存储桶来触发 ai 平台预测...
您可以想象 sink the Cloud Storage event (the image upload event) into PubSub，在 PubSub 上创建推送订阅，然后创建接受 PubSub 消息格式的自定义预测例程，从 Cloud Storage 恢复文件内容并执行预测。
您也可以想象在自定义例程中实现输出在 Cloud Storage 中的存储。
但是，我不推荐这样做。您的预测服务对 Cloud Storage 和 PubSub 的粘性太大，而且它的职责太多。使用 Cloud Functions 或 Cloud 运行 处理事件是更好且更 scalable/evolution 的设计。