在 Google Cloud Vertex AI 上部署客户处理程序

Question

我正在尝试在 Google Vertex AI 平台上部署一个 TorchServe 实例，但根据他们的文档 (https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/predictions/custom-container-requirements#response_requirements)，它要求响应具有以下形状：

{
  "predictions": PREDICTIONS
}

其中 PREDICTIONS 是一个 JSON 值数组，代表您的容器生成的预测。

不幸的是，当我尝试在自定义处理程序的 postprocess() 方法中 return 这样的形状时，如下所示：

def postprocess(self, data):
    return {
        "predictions": data
    }

TorchServe returns:

{
  "code": 503,
  "type": "InternalServerException",
  "message": "Invalid model predict output"
}

请注意，data 是列表的列表，例如：[[1, 2, 1], [2, 3, 3]]。（基本上，我是从句子生成嵌入）

现在，如果我只是 return data（而不是 Python 字典），它可以与 TorchServe 一起使用，但是当我在 Vertex AI 上部署容器时，它 return 出现以下错误：ModelNotFoundException。我假设 Vertex AI 会抛出此错误，因为 return 形状与预期不符（c.f。文档）。

有没有人成功地在 Vertex AI 上部署带有自定义处理程序的 TorchServe 实例？

Answer 1

实际上，确保 TorchServe 正确处理输入字典（实例）解决了这个问题。 article 上的内容似乎对我不起作用。

在 Google Cloud Vertex AI 上部署客户处理程序

Deployment with customer handler on Google Cloud Vertex AI

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