blocks|key|6114674|text|创建web服务的方法是先创建预测实验，然后在评分模块(未训练模块)周围设置web服务端口。设置端口后，然后发布web服务|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|6114675|以下是描述如何创建web服务的文档-+https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-model-progression-experiment-to-web-service/|offset|length|6114676|以下是您的解决方案的工作示例-+http://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Binary-Classfication-Credit-risk-prediction-Predictive-Exp-3|6114677|​|6114678|📷|atomic|6114679|6114680|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-model-progression-experiment-to-web-service/|1|http://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Binary-Classfication-Credit-risk-prediction-Predictive-Exp-3|2|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/7807cddc8b2814884b417ee17d6fe4b4.png|imageAlt^0|0|J|3A|0|0|G|32|1|0|0|0|1|2|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|13|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|14|8|@]|9|@$D|15|E|16|1|17]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|18|8|@]|9|@$D|19|E|1A|1|1B]]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|1C|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|K|5|L|7|1D|8|@]|9|@$D|1E|E|1F|1|1G]]|A|$]]|$1|M|3|I|5|6|7|1H|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|-4|5|6|7|1I|8|@]|9|@]|A|$]]]|O|$P|$5|Q|R|S|A|$T|U]]|V|$5|Q|R|S|A|$T|W]]|X|$5|Y|R|Z|A|$10|11|12|-4]]]]

The way to create web service is to first create predictive experiment, then set the web service ports around score module (not trained module). Once ports are set, then publish web service

Here is documentation describing how to create web service - <a href="https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-model-progression-experiment-to-web-service/" rel="nofollow noreferrer">https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-model-progression-experiment-to-web-service/</a>

Here is the working example for your solution - <a href="http://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Binary-Classfication-Credit-risk-prediction-Predictive-Exp-3" rel="nofollow noreferrer">http://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Binary-Classfication-Credit-risk-prediction-Predictive-Exp-3</a>

<a href="https://i.stack.imgur.com/hpwI8.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/hpwI8.png" alt="enter image description here"></a>

I deployed a web service of multiclass decision forest, but when i tested it, just kept getting this returned:

Error code: InternalError, Http status code: 500

How can I solve it?

azure ml web service return internal error

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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我部署了一个多类决策森林的web服务，但当我测试它时，总是得到以下返回：错误码: InternalError，Http状态码: 500我该怎么解决它呢？

问azure ml web服务返回内部错误
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