Opiniones sobre Prepare Data for ML APIs on Google Cloud: Lab de desafío
180430 opiniones
Luis G. · Se revisó hace 8 meses
AZIZ N. · Se revisó hace 8 meses
Pooja A. · Se revisó hace 8 meses
Huỳnh Nhật D. · Se revisó hace 8 meses
Domenic V. · Se revisó hace 8 meses
Nicholson G. · Se revisó hace 8 meses
Lê Đăng H. · Se revisó hace 8 meses
Phạm Hoàng L. · Se revisó hace 8 meses
Divya sri A. · Se revisó hace 8 meses
Jasleen K. · Se revisó hace 8 meses
Pooja A. · Se revisó hace 8 meses
Alef X. · Se revisó hace 8 meses
Fatou Diakhate G. · Se revisó hace 8 meses
wagner Nogueira G. · Se revisó hace 8 meses
Panuganti A. · Se revisó hace 8 meses
Chong Z. · Se revisó hace 8 meses
Jesús M. · Se revisó hace 8 meses
Mayuri Raosaheb H. · Se revisó hace 8 meses
Please note that the output for files (metadata) should be application/json in the GCS buckets for tasks 3 and 4. Without that the check fails
Pavel G. · Se revisó hace 8 meses
Chong Z. · Se revisó hace 8 meses
good lab
Lê Viết T. · Se revisó hace 8 meses
Steps 3 and 4 confused me as compared to the referenced labs. Was I to use the console or the shell? I tried both, but in the end, I had to juggle things around. I found it hard to access the storage bucket from the shell. Whereas in the referenced qwik start labs, the end-results are saved as ".result" files, the challenge labs expect to see JSON files. What am I missing here? For example, with the natural language task, how do I get the result created within the bucket? How do I modify the final API call? gcloud ml language analyze-entities --content="example_text" > result.json What do I change the "result.json" into? How do I point to the GS bucket? Cheers :)
Chris M. · Se revisó hace 8 meses
Phan Trần Anh K. · Se revisó hace 8 meses
Duy Hoàn N. · Se revisó hace 8 meses
excellent lab, really made it difficult for me.
Vineeth N. · Se revisó hace 8 meses
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