При развертывании модели в AKS PipelineModel.load бросает org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException
Я пытаюсь развернуть модель в AKS. Я использую AML SDK для регистрации модели в рабочей области aml. Я использую модуль PipelineModel для сохранения модели. И я пытаюсь загрузить модель с помощью PipelineModel.load. Мой входной сценарий выглядит так:
`import os import json import pandas as pd
из azureml.core.model импорт модели из pyspark.ml импорт PipelineModel из mmlspark импорт ComputeModelStatistics
def init (): import mmlspark # это необходимо для загрузки библиотеки mmlspark импорт журнала
# extract and load model
global model, model_path
model_path = Model.get_model_path("{model_name}")
print(model_path)
print(os.stat(model_path))
print(os.path.exists(model_path))
#model_path = os.path.join(os.getenv("AZUREML_MODEL_DIR"), "{model_name}")
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
#print(model_path)
#with ZipFile(model_path, 'r') as f:
# f.extractall('model')
model = PipelineModel.load(model_path)
#model = PipelineModel.read().load(model_path)
def run(input_json): try: output_df = model.transform(pd.read_json(input_json)) evalator = ComputeModelStatistics().setScoredLabelsCol("предсказание").setLabelCol("label").setEvaluationMetric("AUC") результат = оценщик.transform (прогнозы) auc = result.select("AUC").collect()[0][0] result = auc за исключением Exception as e: result = str(e)
return json.dumps({{"result": result}})
`
Это дает ошибку, как показано ниже:
org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: входной путь не существует: файл:/var/azureml-app/azureml-models/lightgbm.model/2/lightgbm.model/metadata\n\tat org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:287)\n\tat org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:229)\n\tat org.apache.hadoop.getInputFormat. FileInputFormat.java:315).
os.path.exists возвращает истинный путь, полученный из Model.get_model_path.
Я что-то упустил?