我正在尝试在 azure 机器学习工作区中注册预训练的Google word2vec 模型（大小约为 3.5GB）。当我尝试注册较小的模型（大约 10MB）时，我可以注册。但是，我无法注册预训练的 Google word2vec 模型。
我尝试直接在 portal.azure.com 中上传模型，它抛出 AJAX 错误（可能是因为它是一个大模型）。当我尝试通过代码（连接到天蓝色工作区的 python 脚本）注册模型时，脚本会一直执行，没有任何终止，并且无法注册模型。
有没有办法在 Azure 机器学习工作区注册/上传如此大的模型？
作为注册的一部分，所有模型文件都被压缩并上传到与工作区关联的 blob。如果您能够注册较小尺寸的模型，则意味着上传模型的管道工作正常。所以它需要永远的唯一原因是由于上传到 blob 的延迟。您的工作区是否与您从中上传的客户端位于同一区域？如果不是，那么这可能是为什么要花很长时间才能上传的原因之一。
为避免网络带宽问题，从笔记本 VM工作通常会有所帮助。
我有同样的问题。一个 8mb 的模型文件可以用这个命令正常工作：
az ml model register -n bigmodel --model-path "models\bigmodelfile.bin" -t "model-deployment\model.json"
但是，当我在本地机器上尝试使用 900meg 模型时，我得到了 OperationTimedout。
我怀疑解决方案是使用存储资源管理器将其上传到与您的 AMLS 相同区域的 blob，然后按照本文将其作为数据存储文件挂载。https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-save-write-experiment-files#limits
然后 AZML 可以直接从 blob 中提取它。