Google cloud platform GCP上的Pytork:此终结点上的计算机类型不可用

我是新来GCP的，所以请原谅我在这里询问/遗漏了一些明显的问题

我正在尝试在GCP上部署和创建一个版本资源，并使用自定义pytorch模型。在我尝试创建新版本的模型之前，一切都很顺利。然后我不断得到： 无效的\u参数：机器类型在此终结点上不可用。

我尝试过在不同的类型之间切换，但运气不好。我错过了什么

以下是我运行以部署的脚本：

MODEL_NAME='test_iris'
MODEL_VERSION='v1'
RUNTIME_VERSION='2.4'
MODEL_CLASS='model.PyTorchIrisClassifier'
PYTORCH_PACKAGE='gs://${BUCKET_NAME}/packages/torch-1.8.1+cpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl'

DIST_PACKAGE='gs://${BUCKET_NAME}/models/Test_model-0.1.tar.gz'
GCS_MODEL_DIR='models/'
REGION="europe-west1"


# Creating model on AI platform
gcloud alpha ai-platform models create ${MODEL_NAME}\
--region=europe-west1 --enable-logging \
--enable-console-logging

gcloud beta ai-platform versions create ${MODEL_VERSION} --model=${MODEL_NAME} \
    --origin=gs://${BUCKET_NAME}/${GCS_MODEL_DIR} \
    --python-version=3.7 \
    --machine-type=mls1-c4-m2\
    --runtime-version=${RUNTIME_VERSION} \
    --package-uris=${DIST_PACKAGE},${PYTORCH_PACKAGE} \
    --prediction-class=${MODEL_CLASS}

谢谢

根据，在为模型版本使用时，只能部署自定义预测例程。但是，如前所述，您不能将区域端点用于此类型的计算机

• 区域终结点仅支持计算引擎（N1）计算机类型。不能在区域终结点上使用旧版（MLS1）计算机类型

如我所见，您已经使用

--region

标志指定了一个区域端点，它不支持用例所需的机器类型。因此，您需要将模型及其版本更改为全局端点，这样您就不会再面临错误

此外，在

gcloud create model--region

中指定区域端点时，需要在创建模型版本时指定相同的区域。另一方面，在全局端点

gcloud create model--regions

中创建模型时，可以省略命令

gcloud ai platform versions create

中的region标志请注意，

--regions

命令仅用于全局端点

---

最后，我必须指出，根据，在为全局端点选择区域时，在创建模型时使用

--regions

标志，您的预测节点在指定区域中运行。尽管如此，管理您的资源的AI平台预测基础设施可能不一定在同一地区运行。

您好，由于您为创建模型指定了一个端点

--region=europe-west1

，因此在创建带有标志

--region=europe-west1

的模型版本时，您也应该指定相同的端点，。此外，在中还规定，当在全局端点中创建模型时，只能从

versions create

命令中省略

--region

标志。请让我知道它是否有效。感谢您回来，我尝试在model和versions create上设置区域，但运气不佳，但将区域设置为global解决了这个问题。现在我发现了这个错误，找到了多个打开的踏板，知道吗错误：创建版本失败。检测到错误的模型：“未能加载模型：用户提供的包Test_model-0.1.tar.gz未能安装：命令“['python-default'、'-m'、'pip'、'install'、'-target=/tmp/custom_lib'、'-no cache dir'、'-b'、'/tmp/pip_builds'、'/tmp/custo m_code/Test_model-0.1.tar.gz']”返回非零退出状态1（错误代码：0）”“请你再发一个问题，这样我们一次只讨论一个问题，好吗？”？你可以在这里发送问题的链接。此外，为了进一步为社区做出贡献，我将根据我分享的信息发布一个答案。如果您能接受并投赞成票，我将不胜感激。@Jh123，如果您觉得这些信息有用，我将不胜感激，如果您能接受并投赞成票，我将不胜感激。