Vertex AI 预测 AutoML 数据类型不匹配答案

【问题标题】：Vertex AI forecasting AutoML datatype mismatchVertex AI 预测 AutoML 数据类型不匹配
【发布时间】：2022-02-09 23:31:12
【问题描述】：

我可以训练顶点 AI AutoML 预测模型，但是当我进行批量预测时出现以下错误

批量预测作业batch_prediction遇到以下情况错误：
Column "sales" expects type: NUMBER, the actual type is: STRING.

下面是我在大查询中为批量预测传递的测试集样本。

根据批量预测的文档，我们必须发送一些训练/历史数据和预测日期。我就是这么做的。

【问题讨论】：

Google 建议您使用相同的输入格式进行训练和预测。您使用输入格式训练模型的接缝，此处列销售额是数字类型，现在在预测中，因为所有字段都是 null 自动模式识别（在您导入数据时使用）已将其设置为字符串类型。删除此表并再次导入数据，手动定义架构，并将销售额设置为数字字段。
否 @ewertonvsilva，对于 btach 预测，我们必须在一个数据集中提供历史和未来日期。所以有些销售值是数字，有些是空字符串。我指的是这个文档：cloud.google.com/vertex-ai/docs/predictions/…
@ewertonvsilva，我刚刚更新了数据的照片，你可以看看我的 btach 预测数据是什么样子的。如果非常感谢任何帮助。
能否请检查表输入表的架构？在 BQ 中建表后检查 sales 列的数据类型。如果可能，添加它的打印。
我认为你是对的。我尝试直接从 Google Cloud Storage 在 VertexAI 中创建数据集。模型像往常一样训练，但现在评估集（来自模型）将销售列作为字符串。所以可能是因为数据集是 GCS 导入的，所以选择的数据类型是字符串，而 batch_prediction 中的销售额将始终是字符串。所以这一次 batch_prediction 确实有效，因为训练和测试中的模式是一致的。

【解决方案1】：

Google 建议您对根深蒂固和预测使用相同的输入格式。您使用输入格式训练模型的接缝在这里，列 sales 是 numeric 类型，现在在预测中，您使用带有 sales 列的 BigQuery 表作为 string。

删除此表并再次手动定义架构导入数据，并将sales设置为数字字段，如下所示：

date:DATE,
store_product_id:STRING,
sales:NUMERIC

【讨论】：