如何让 Seldon Sklearn 服务器与 GKE 的 Google Cloud Storage 一起使用答案

【问题标题】：How to Get Seldon Sklearn servers to work with Google Cloud Storage from GKE如何让 Seldon Sklearn 服务器与 GKE 的 Google Cloud Storage 一起使用
【发布时间】：2019-12-29 06:41:44
【问题描述】：

需要了解如何让 seldon 使用预打包的 python 泡菜和服务器。

在关注instructions from seldonio site for sklearn server 之后，我仍然无法让预定义的服务器模型工作。

我将虹膜模型放置在位置的谷歌云存储中 -> gcs://mymodels/sklearn/iris.pkl

我在 gke 上成功安装了 seldon-core 并成功运行了一个包装模型示例。现在我希望能够使用可以从谷歌云存储中获取 python-pickles 的预打包服务器。当我为 SeldonDeplymentObject 指定位置时，服务永远不会出现，并且 pod 继续死亡。

这是我的 SeldonDeployment：

apiVersion: machinelearning.seldon.io/v1alpha2
kind: SeldonDeployment
metadata:
  name: sklearniris
spec:
  name: seldon_skiris
  predictors:
  - graph:
      children: []
      implementation: SKLEARN_SERVER
      modelUri: gcs://mymodels/sklearn/iris.pkl
      name: classifier
    name: default
    replicas: 1

我应该在 gke 和 gcs 上设置什么来完成这项工作？

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn google-cloud-storage google-kubernetes-engine seldon

【解决方案1】：

错误位于 SeldonDeployment 行 modelUri: gcs://mymodels/sklearn/iris.pkl。 gcs 不是 Google Cloud 存储的正确路径。应该是modelUri: gs://mymodels/sklearn/iris.pkl

检查 pod 的日志应该有助于了解它为何继续死亡。描述 pod 也有助于查看该 pod 的事件。

【讨论】：