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根据 Azure ML 服务文档，可以在训练期间访问数据存储，但我找不到任何关于使用 Web 服务内部数据存储中的数据的信息。

尽管不需要使用外部数据来使 Web 服务工作，但要按照我的意图使用我的模型，我需要使用一些数据集，这些数据集具有基于历史数据创建的特征。例如：假设我正在尝试预测客户是否会在正确的日期支付账单，一个好的策略是根据同一客户的先前付款创建一个功能。

我可以在 Web 服务中使用的唯一外部文件是“model.pkl”，它存储了我之前创建的 ML 模型。

如何让 Azure ML Web 服务访问数据存储？

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您可以在注册表中将多个文件注册为“模型”的一部分。您应该包括推理所需的所有相关文件。

出于安全原因，不会向推理服务提供用于访问 Azure ML 数据存储的密钥。

于 2019-08-07T23:18:27.377 回答
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您链接的文档页面提供了访问数据存储中文件的示例代码。我们的Notebook 存储库中还有其他示例。

例如，您可以查看这个明确显示数据存储访问权限的特定示例。

代码示例：

# Blob store associated with your Azure ML workspace
blob_store = Datastore(ws, "workspaceblobstore")
# Upload a file to a container in the blob store
blob_store.upload_files(["./20news.pkl"], target_path="20newsgroups", overwrite=True)

# Access the previously uploaded file
blob_data = DataReference(
    datastore=blob_store,   
    data_reference_name="newsgroups_data",
    path_on_datastore="20newsgroups/20news.pkl")
于 2019-08-05T21:43:14.253 回答