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在 MS Ignite 演示之后尝试设置工作台。我有一个与我古老的 hotmail 相关联的免费帐户，但它说

“在你的 Azure 订阅中找不到实验帐户”

我试图从这里安装天蓝色机器学习工作台。双击下载的 MSI 文件后，它会显示有关许可条款的第一个屏幕。单击继续后，它会显示依赖项。当我单击安装时，它开始安装。它使用 Python 3.5.2 下载 Miniconda。在尝试安装 asn1crypto 0.23.0 时，它突然停止并显示“安装失败”。我尝试使用日志选项运行 MSI 文件，但日志中没有报告错误。

这是我的机器详细信息：Windows 10 版本 1709（OS Build 17017.1000）

我该如何解决这个问题？

我正在尝试在本教程中使用集群模式使用 ML Workbench 进程将预测 Web 服务部署到 Azure（https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/preview/tutorial-classifying-iris-第 3 部分#prepare-to-operationalize-locally )

模型被发送到清单、评分脚本和架构

创建服务.................................................................. ..........发生错误：{'Error': {'Code': 'KubernetesDeploymentFailed', 'Details': [{'Message': 'Back-off 40s restarting failed container=...pod =...'，'代码'：'CrashLoopBackOff'}]，'StatusCode'：400，'消息'：'Kubernetes部署失败'}，'OperationType'：'服务'，'状态'：'失败'，' Id'：'...'，'ResourceLocation'：'/api/subscriptions/...'，'CreatedTime'：'2017-10-26T20:30:49.77362Z'，'EndTime'：'2017-10- 26T20:36:40.186369Z'}

这是检查 ml 服务实时日志的结果

我最好的猜测是发生了一些无声的事情，导致“收到警告的 SIGTERM 指示退出请求”。score.py 脚本的其余部分似乎开始了 - 请参阅 tensorflow 启动和“这是 init”打印语句。

http://127.0.0.1:63437可以从我的本地机器访问，但 ui 端点是空白的。

关于如何在 Azure 集群中启动和运行的任何想法？我对 Kubernetes 的工作原理不是很熟悉，因此任何基本的调试指导都将不胜感激。

尝试引用/加载使用 Blob 存储中的数据源文件生成的 dsource 或 dprep 文件时，我收到错误消息“No files for given path(s)”。

使用 .py 和 .ipynb 文件进行测试。这是代码：

请让我知道还有哪些其他信息会有所帮助。谢谢！

所以我使用 Azure ML Studio 已经有一段时间了，现在微软推出了名为 Azure ML Workbench 的新工具。工作台似乎相当低级，而且似乎大多数功能都需要用 Python 手动编码。

因此，如果我在 Azure ML Studio 中使用一些拖放训练方法进行实验，例如 Matchbox 和 Boosted Decision Trees。如何将这些转换为在 Azure ML Workbench 中运行？

我正在尝试在Azure ML 工作室中运行 R 脚本，该脚本将数据帧从长格式转换为宽格式（示例）。我的脚本在 Rstudio 中运行得很好。但同样不能在 Azure ML 工作室中运行并引发以下错误 - 找不到函数“rowid”。很高兴知道我怎样才能摆脱这个以及究竟是什么导致了这个错误，尽管它足以在 Rstudio 中整齐地运行。

我已经在两个 R 版本CRAN R 3.1.0和Microsoft R open 3.2.2中尝试过代码。非常感谢您提前。

我在 Azure ML Workbench 中创建了一个“空白 Jupyter Notebook”项目。当我尝试运行在项目中找到的示例笔记本时，我收到以下错误消息：

什么不见​​了？

将 AZ ML 工作台用于类项目（必需工具）我在探索笔记本中编写了下面的所需逻辑，但找不到将其包含到数据准备转换数据流中的方法。

all_columns = df.columns sum_columns = [col_name for col_name in all_columns if col_name not in ['NPI', 'Gender', 'State', 'Credentials', 'Specialty']] sum_op_columns = list(set(sum_columns) & set(df_op['Drug Name'].values))

逻辑是使用来自一个数据源 df_op（阿片类药物）的列名来选择要从另一个数据源 df（所有药物）中包含哪些列子集。添加 py 脚本/表达式转换数据流时，我只看到引用单个 df 的能力。备择方案？

我创建了一个免费的 Azure 机器学习工作区。在遵循教程的同时创建了一个实验。在整个过程中多次保存实验。第二天当我回到工作区时，我不再看到保存的实验。

这是预期的吗？这是免费工作空间的限制吗？我在任何地方都看不到它。

运行命令时：

图像和服务似乎都已创建。但是过了一会儿，这个错误出现了：

当我运行az ml service logs realtime命令时，我看到很多消息说

我正在使用 Azure ML Workbench 版本 0.1.1712.18263。大约一个月前，当我第一次将端点部署到此模型管理帐户时，此过程运行良好。在 Azure 中，我看到该服务的状态为：失败且没有 URL，但已填充主键和辅助键。

我尝试重新安装该软件以防万一它是旧版本，但它没有帮助。我还能做些什么来使端点处于活动状态？