在 Google Cloud Vertex AI 上使用客户处理程序进行部署

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，表示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() 方法中返回这样的形状时，如下所示：

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

TorchServe 返回：

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

请注意data 是一个列表列表，例如：[[1, 2, 1], [2, 3, 3]]。 （基本上，我是从句子中生成嵌入）

现在，如果我只是返回 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，它会返回以下错误：ModelNotFoundException。我假设 Vertex AI 会抛出此错误，因为返回形状与预期不匹配（参见文档）。

是否有人成功地在 Vertex AI 上部署了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。