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ERROR al implementa usando el método `` deployments.create () #3

Open goen-lee opened 4 years ago

goen-lee commented 4 years ago

como puedo superar este mensaje de error Instance creation of size small and type scikit-learn0.20 failed.

WMLClientError Traceback (most recent call last)

in 8 deployment_type='online', # No cambie este parámetro 9 deployment_format='Core ML', # No cambie este parámetro ---> 10 meta_props=model_meta # No cambie este parámetro 11 ) /opt/conda/envs/Python36/lib/python3.6/site-packages/watson_machine_learning_client/deployments.py in create(self, artifact_uid, name, description, asynchronous, deployment_type, deployment_format, meta_props, **kwargs) 520 else: 521 print_text_header_h2(u'Deployment creation failed') --> 522 self._deployment_status_errors_handling(deployment_details, 'creation') 523 elif response.status_code == 201: 524 deployment_details = response.json() /opt/conda/envs/Python36/lib/python3.6/site-packages/watson_machine_learning_client/deployments.py in _deployment_status_errors_handling(self, deployment_details, operation_name) 52 raise WMLClientError('Deployment ' + operation_name + ' failed. Error: ' + str(deployment_details['entity']['status_message'])) 53 except WMLClientError as e: ---> 54 raise e 55 except Exception as e: 56 self._logger.debug('Deployment ' + operation_name + ' failed: ' + str(e)) /opt/conda/envs/Python36/lib/python3.6/site-packages/watson_machine_learning_client/deployments.py in _deployment_status_errors_handling(self, deployment_details, operation_name) 47 else: 48 print(error) ---> 49 raise WMLClientError('Deployment ' + operation_name + ' failed. Errors: ' + str(errors)) 50 else: 51 print(deployment_details['entity']['status_message']) WMLClientError: Deployment creation failed. Errors: [{'code': 'error_in_instance_creation', 'message': 'Instance creation of size small and type scikit-learn0.20 failed.'}] algún consejo? llevo un buen rato y se me acabaron la ideas.
samrojo commented 4 years ago

Saludos, me enfrente a algo similar y desconozco si mi correcion fue correcta.

Lo que hice para evitar ese error fue cambiar el nombre de una variable que definia un nombre en esta parte:

# Definición de metadatos de nuestro paquete con transformaciones personalizadas 
pkg_meta = {
    clientWML.runtimes.LibraryMetaNames.NAME: "my_custom_sklearn_transform_es_3"

Tu debes de tener my_custom_sklearn_transform_es_2, al cambiar el nombre deberia de funcionar. Pero te repito NO se si es una practica adecuada, pero finalmente cumple el cometido.