InvalidArgument: 400 Неверный формат метрик

Вопрос или проблема

from google.cloud.aiplatform import gapic
from google.cloud import aiplatform

# Упрощенный словарь метрик для проверки требований схемы
metrics = {
    "classificationMetrics": {
        "auPrc": 0.88,
        "logLoss": 0.66
    }
}

# Инициализация объекта ModelEvaluation с минимальными полями
model_eval = gapic.ModelEvaluation(
    display_name="eval",
    metrics_schema_uri="gs://google-cloud-aiplatform/schema/modelevaluation/classification_metrics_1.0.0.yaml",
    metrics=metrics
)

# Настройка конечной точки API и клиента
API_ENDPOINT = "us-central1-aiplatform.googleapis.com"
client = gapic.ModelServiceClient(client_options={"api_endpoint": API_ENDPOINT})

# Импорт оценки модели
client.import_model_evaluation(parent=model.resource_name, model_evaluation=model_eval)

Ответ или решение

Ошибка "InvalidArgument: 400 Invalid Metrics format" при добавлении эволюции модели в GCP

В процессе работы с Google Cloud Platform (GCP), вы столкнулись с ошибкой InvalidArgument: 400 Invalid Metrics format, когда пытались добавить эволюцию к существующей модели. Давайте проанализируем вашу ситуацию, чтобы помочь вам разобраться с этим вопросом.

Причины возникновения ошибки

Ошибка 400 обозначает, что запрос, отправленный на сервер, содержит синтаксическую или семантическую ошибку. В вашем случае проблема заключается в формате метрик, который используется в процессе импорта оценки модели.

Основные моменты к рассмотрению

1. Структура метрик:
   Вы указали метрики в следующем формате:

   metrics = {
       "classificationMetrics": {
           "auPrc": 0.88,
           "logLoss": 0.66
       }
   }

   Убедитесь, что структура метрик соответствует требованиям, описанным в указанной вами схеме classification_metrics_1.0.0.yaml. Проверьте, что все необходимые метрики указаны и что их форматы корректны. Например, если в схеме определены дополнительные метрики, такие как accuracy или f1Score, необходимо добавить их в ваш словарь.

2. Правильная ссылка на схему:
   Убедитесь, что путь к схеме метрик корректен и доступен. Скорее всего, он должен указывать на файл, находящийся в вашем проекте GCP, и иметь корректные разрешения для доступа.

3. Версия клиента:
   Использование устаревшей версии библиотеки google-cloud-aiplatform может привести к несовместимости с текущими требованиями API. Убедитесь, что у вас установлена последняя версия библиотеки:

   pip install --upgrade google-cloud-aiplatform

4. Обработка исключений:
   Постарайтесь добавить обработку исключений, чтобы получить более детальные сообщения об ошибках:

   try:
       client.import_model_evaluation(parent=model.resource_name, model_evaluation=model_eval)
   except Exception as e:
       print(f"Произошла ошибка: {e}")

Пример корректного использования метрик

Попробуйте изменить ваш код, добавив дополнительные метрики и уточнив формат:

metrics = {
    "classificationMetrics": {
        "auPrc": 0.88,
        "logLoss": 0.66,
        "accuracy": 0.87,               # Пример дополнительной метрики
        "f1Score": 0.85                  # Пример дополнительной метрики
    }
}

Заключение

Ошибки формата метрик могут быть вызваны различными факторами, начиная от неправильной структуры до отсутствия необходимых значений. Прежде чем отправлять данные, важно тщательно проверять как сам код, так и соответствие требованиям схемы. Учтите приведенные советы, и, вероятно, это поможет вам успешно импортировать оценку модели в GCP.

В случае продолжения проблемы рекомендуем обратиться к документации Google Cloud или в службу поддержки, предоставив все необходимые детали для более глубокого анализа.