问题标签 [azuremlsdk]

看看这个，下面会创建一个 config.json 文件（我认为）：

完成后，可以像这样拾取它：

我认为对 config.json 文件进行源代码控制不是最佳做法。请问最好的方法是什么（在Windows中）？

谢谢。

我在我们的天蓝色环境中创建了一个工作区并尝试运行此代码：

一些交互式身份验证器在我的浏览器中打开，我认为这是预期的行为，因为我没有租户。但是，我明白了：

我也试过：

这工作正常。所以对我来说，这一切都非常令人困惑！

我尝试使用 azuremlsdk 部署本地训练的模型（一个完全有效的用例 AFIK）。我遵循这个并设法创建一个 ML 工作区并注册一个“模型”，如下所示：

这似乎工作正常，因为我收到了一些很好的日志消息，告诉我模型已注册。为了我的理智，我想知道在 Azure UI 中哪里可以找到这个注册的（“物化”）模型/对象/函数？

我正在尝试按照这篇文章在 Azure 中部署“模型”。

代码片段如下，模型，它只是一个添加 2 个数字的函数，似乎注册得很好。在 1000 次尝试后，我什至不使用该模型来隔离问题，因为此评分代码显示：

应该没问题吧？我以任何方式运行此代码段：

这会产生这个（经过很长时间）：

它并没有告诉我太多。不确定如何进一步调试？我该如何运行：

请问在哪里？猜猜这是一个 Python 神器？非常欢迎任何其他输入。

PS：

在这个时间点，我怀疑上面的 R 入口文件定义不是这些天所期望的。查看从此处获取的 Python 等效项：

这样的事情会不会更合适（尝试过但没有成功）。

我很难部署 R 模型并将其公开为使用azuremlsdk for R 的 Web 服务。Azure 机器学习的 Python 方面似乎更加成熟，因为 Python 被 Microsoft 认为更重要。无论如何，我想知道是否有人在 Python 中为 R 模型评分，以 .rds 文件形式保存。我知道 R 可以通过 reticulate 与 Python 对话。非常感谢 Python 专家的任何意见。谢谢。

因此，我们必须放弃使用SQL Server 机器学习服务，因为它仅支持 R 3.5.2，即使对于 SQL Server 2019 也是如此！

我正在努力进入整个 21 世纪，并将我们的一些本地 R 训练模型部署为 Web 服务，正如Microsoft 传道者之一 David Smith所描述的那样（参见下面的代码）。

看着r_environment我惊恐地发现，如果我不使用自定义 docker 镜像，预定义镜像只支持 R 3.6？！这个对吗？如果是这样，我如何创建自定义 docker 映像以及为什么 Microsoft 建议在 R 版本也有限制的情况下使用 Azure ML！

PS：

一些可能复制我的问题的代码：

在本地训练模型：

我可以在 Azure ML 中部署这个模型：

评分脚本 score.r

失败代码：

看这个例子：

难道是 score.R 必须上传到 Azure 环境，而不是本地的，因为它在开发机器上？我目前的想法是，那个 source_directory 。指的是本地系统（即在开发机器上）？

我对使用azureml-sdk-for-r有一个绝对的噩梦。所以我尝试通过 UI ( https://ml.azure.com/ ) 来实现一切。我在 R 4.0.5 中像这样在本地训练了一个模型

我通过 UI 部署/注册了它，没问题。我尝试用来删除模型依赖项的“评分脚本”如下（唯一的依赖项实际上是 jsonlite）。

我使用以下 yml 文件作为此屏幕的 conda 依赖文件：

但立即得到这个：

我怎样才能调试发生了什么？conda依赖文件错了吗？就目前而言，Azure ML 对我作为具有本地训练模型的 R 用户来说绝对没用）-：

PS：

我也尝试像这样在本地部署它：

它将注册模型下载到我的本地机器。所以这个位有效，但随后出现此错误：

所以我尝试特意创建了一个相对文件夹：

/var/azureml-app/iris/

上面的脚本所在的位置并将 score1.r（见上文）放在那里。还是一样的错误。我搞不清楚了！

有没有办法在构建期间或在使用 python sdk 构建之后向 Azure ML Real-Time 端点添加标签？如果有办法，那么有人可以举个例子吗？

我已经有几周没有使用 azuremlsdk for R 了。当我今天尝试使用它时，它说它必须更新，更新似乎卡在第 17 步。

这是在 1h 30m 超时之前的最后一条消息。

步骤 17/23：运行 conda install -p /azureml-envs/azureml_da3e97fcb51801118b8e80207f3e01ad -cr -y r-essentials=3.6.0 rpy2 r-checkpoint && pip install --no-cache-dir azureml-defaults ---> 运行30337f6502b4 解决环境：...工作...

我尝试从 anaconda 提示符更新 miniconda，并尝试删除我的 azureml 资源并创建一个新资源。有什么想法吗？