Как устранить неполадки, связанные с развертыванием службы Azure ML?
Я пытаюсь использовать службу машинного обучения Azure для развертывания модели ML в качестве веб-службы.
Я уже зарегистрировал модель и теперь хочу развернуть ее в виде веб-службы, следуя руководству с использованием записных книжек Azure (Python).
Шаг
service = Webservice.deploy_from_model(my-model-svc',
deployment_config=aciconfig,
models=[model],
image_config=image_config)
терпит неудачу для меня с
Создание образа
Операция создания образа завершена для образа my-model-svc:5, операция "Успешно" Создание службы
Бег.
Операция создания службы FailedACI завершена, операция
"Не удалось", опрос создания службы достиг состояния терминала, текущее состояние службы: опрос создания службы перехода достиг состояния терминала, получен неожиданный ответ.
Не уверен, что может быть основной причиной, так как (AFAIK) у меня нет способов получить доступ к журналам развертывания на портале Azure.
Может кто-то пролить свет на это?
1 ответ
Я думаю что твой init функция не работает. Сначала я попытаюсь изолировать создание образа от развертывания образа, а сначала просто протестировать образ:
- Сначала создайте изображение, это очень хорошо, если сделать это через интерфейс
- Извлеките образ локально с помощью Docker (для этого вам понадобится Docker и установленный Azure CLI):
az acr login -n <container-registry>
docker run -p 8000:5001 <container-registry>.azurecr.io/<image-name>:<image-version>
# basically, the entire image location, see pic below
- Протестируйте образ локально, он прослушивает порт 8000:
POST http://localhost:8000/score
Content-Type: application/json
- если это работает, разверните его на ACI
<container-registry> это имя Container Registry связанный с ML Workspace, вы также можете извлечь его из местоположения изображения, стараясь удалить все после первой точки:
В качестве дополнительного ответа
service.get_logs()
очень полезно при развертывании из модели без промежуточного образа докера.