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我正在使用新的 Azure ML Workbench 和一组模型管理服务来执行常规 Python（不是 Pyspark）项目。我有一个 conda_dependencies.yml 文件，如下所示：

name: project_environment
channels: 
  - conda-forge
dependencies:
  # The python interpreter version.
  # Currently Azure ML Workbench only supports 3.5.2.
  - python=3.5.2
  - scikit-learn  
  - xgboost

我们部署到我的 Azure 集群，它似乎从来没有安装 xgboost，因此在部署 web 服务时我总是收到这个错误

File "/var/azureml-app/score.py", line 31, in init
    import xgboost
ImportError: No module named 'xgboost'

在它调用我的 score.py 来加载我保存的 xgboost 模型的时候。有人可以向我解释如何为此安装 xgboost 吗？无论我是逐步创建环境还是通过此示例中的单个命令创建环境，都会出现错误：https ://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/preview/tutorial-classifying-iris-part -3

这是导致错误的命令（集群已经配置和设置）：

az ml manifest create --manifest-name oapmodelv1manifest -f score.py -r python -i <modelid> -s schema.json
az ml image create -n oapv1image --manifest-id <manifestid> -c aml_config\conda_dependencies.yml
az ml service create realtime --image-id <imageid> -n oapmlapp --collect-model-data true --debug
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2 回答 2

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将以下内容添加到 conda_dependencies.yml （对我有用）：

channels: 
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.5.2
  - scikit-learn
  - py-xgboost
于 2018-03-28T18:06:52.163 回答
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我又看了一些，看到了这段代码，所以我想知道你放在xgboost一个pip部分下是否可以工作，如下所示：

dependencies:
  - python=3.5.2
  - scikit-learn
  - pip:
    - notebook
    - xgboost
于 2018-03-16T21:42:11.267 回答