Vertex AI使用GCS存储CSV作为输入执行批量预测无结果问题咨询

该情况不属于Vertex AI官方已知的共性缺陷，已有大量用户在生产环境成功落地CSV输入的Vertex AI批量预测链路。

• CSV格式细节校验：首先排查你实际使用的16列CSV文件是否存在隐性格式问题：包括行末多余空格、空行、列名与模型期望的16个特征名/顺序完全匹配（大小写、特殊字符、空格都要完全一致）、无多余列/缺失列。你给出的示例CSV最后一行末尾带空格，这类隐性问题会被预测框架判定为无效输入直接跳过，不会写入错误日志。
• 模型输入解析配置校验：你上传pickle模型到Vertex Model Registry时，是否正确配置了输入解析规则？Vertex AI预构建的模型服务容器默认会将CSV输入解析为数组格式，如果你的模型期望接收的是按特征名匹配的字典格式输入，就会出现输入匹配不上、模型返回空结果但无错误日志的情况。如果使用自定义容器部署，要确认预测服务代码同时适配了CSV和JSON两种输入格式，你之前JSON输入验证正常只能说明JSON适配逻辑没问题，不能代表CSV适配正常。
• 批量预测任务配置校验：控制台提交批量预测任务时，检查是否误配置了输入字段过滤规则，比如只选中了部分特征列用于预测；同时确认你指定的GCS输出路径对应服务账号有完整的读写权限，权限不足时也会出现任务显示成功但无输出文件的情况。
• 最小链路验证：可以先基于3特征的示例CSV训练一个最小测试模型，跑通完整的CSV批量预测流程后，再替换为16特征的正式模型，能快速缩小问题范围。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ML6-Liam