Ошибка при использовании интерфейса командной строки для облачных функций с пространствами имен IAM

Я пытаюсь создать веб-действие IBM Cloud Function из некоторого кода Python. У этого кода есть зависимость, которой нет во время выполнения, поэтому я выполнил шаги здесь, чтобы упаковать зависимость с моим кодом. Теперь мне нужно создать действие в облаке для этого пакета, используя шаги, описанные в здесь. У меня несколько проблем.

Во-первых, я хочу убедиться, что это попадет в правильное пространство имен. Однако, хотя у меня их несколько, ни один из них не отображается, когда я делаю ibmcloud fn namespace list, я просто получаю пустую таблицу с заголовками. Я проверил, что нацелился на правильный регион, используя ibmcloud target -r eu-gb.

Во-вторых, когда я пытаюсь обойти описанную выше проблему, создав пространство имен из командной строки с помощью ibmcloud fn namespace create nyNamespaceName, он работает, но затем я проверяю веб-интерфейс, и это новое пространство имен было создано в регионе Даллас, а не в Лондоне. один ... Кажется, я не могу заставить его создать пространство имен в регионе, на который я сейчас нацелен по какой-то причине, это всегда Даллас.

Третья проблема заключается в том, что когда я пытаюсь выполнить шаги 2 и 3 из здесь независимо от того, принимая, что он окажется в нежелательном пространстве имен Даллас, запустив эквивалент ibmcloud fn action create demo/hello <filepath>/hello.js --web true, он продолжает говорить мне, что мне нужно настроить таргетинг на организацию и пространство. Но мое пространство имен - это пространство имен IAM, у него нет организации и пространства, поэтому нечего давать?

Пожалуйста, дайте мне знать, если я упускаю что-то очевидное или что-то неправильно понял, потому что мне кажется, что CLI не соблюдает таргетинг на регион и неправильно обрабатывает данные IAM.

Изменить: добавление кода, как предлагается, но этот код работает нормально локально, это часть CLI, с которой я борюсь?

import sys
import requests
import pandas as pd
import json
from ibm_ai_openscale import APIClient

def main(dict):

    # Get AI Openscale GUID 
    AIOS_GUID = None
    token_data = {
        'grant_type': 'urn:ibm:params:oauth:grant-type:apikey',
        'response_type': 'cloud_iam',
        'apikey': 'SOMEAPIKEYHERE'
    }

    response = requests.post('https://iam.bluemix.net/identity/token', data=token_data)
    iam_token = response.json()['access_token']
    iam_headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': 'Bearer %s' % iam_token
    }

    resources = json.loads(requests.get('https://resource-controller.cloud.ibm.com/v2/resource_instances', headers=iam_headers).text)['resources']
    for resource in resources:
        if "aiopenscale" in resource['id'].lower():
            AIOS_GUID = resource['guid']

    AIOS_CREDENTIALS = {
        "instance_guid": AIOS_GUID,
        "apikey": 'SOMEAPIKEYHERE',
        "url": "https://api.aiopenscale.cloud.ibm.com"
    }

    if AIOS_GUID is None:
        print('AI OpenScale GUID NOT FOUND')
    else:
        print('AI OpenScale FOUND')

    #GET OPENSCALE SUBSCRIPTION

    ai_client = APIClient(aios_credentials=AIOS_CREDENTIALS)
    subscriptions_uids = ai_client.data_mart.subscriptions.get_uids()
    for sub in subscriptions_uids:
        if ai_client.data_mart.subscriptions.get_details(sub)['entity']['asset']['name'] == "MYMODELNAME":
                subscription = ai_client.data_mart.subscriptions.get(sub)

    #EXPLAINABILITY TEST
    sample_transaction_id="SAMPLEID"
    run_details = subscription.explainability.run(transaction_id=sample_transaction_id, cem=False)

    #Formating results
    run_details_json = json.dumps(run_details)

    return run_details_json