Azure机器学习服务-无法通过entry_script中的init()方法访问环境中定义的环境变量

Question

我正在使用python-sdk通过AML将一个模型部署到AKS，并且我在访问为用于部署的Environment object myenv定义的环境变量时遇到了一个问题。

# add environment variable
myenv.environment_variables = {'SOME_ENV_VARIABLE': 'ABC'}
# register to workspace
myenv.register(ws)

此环境对象在部署的推理配置中说明：

myenv = Environment.get(workspace=ws,name="myenv")
inference_config = InferenceConfig(entry_script='score.py',
                                      source_directory=os.path.abspath(__file__ + "//.."),
                                      environment=myenv,
                                      enable_gpu=True,
                                      description="...")

当模型执行时，entry_script score.py中的init()方法应该能够通过调用os.environ['SOME_ENV_VARIABLE']来访问这些环境变量。然而，这是行不通的。在myenv中定义的conda和pip包出现在图像中。

难道不能从entry_script访问这些环境变量吗？

Answer 1

您可以通过实例化environment对象，然后设置其属性来创建环境: Python包集合、环境变量等。

指定环境变量：

myenv.environment_variables ={“MESSAGE”：“来自Azure机器学习的问候”}

您可以将环境变量添加到环境中。然后，在您的训练脚本中使用os.environ.get就可以使用这些内容。

有关使用环境进行推理的信息，请遵循以下说明。

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Answer 2

对环境对象设置的环境变量已弃用。这些是在执行期间设置的运行时变量，并将实现移动到RunConfiguration。https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.runconfig.runconfiguration?view=azure-ml-py#azureml-core-runconfig-runconfiguration-environment-variables

可以在环境的dockerfile或您的基本映像中设置烘焙到映像中的变量。如果一些文档具有误导性，很抱歉，我们正在努力解决这些问题。

Answer 3

我刚刚从一个环境ojb测试了environment_variables。它起作用了。我还包含了两个用于推理环境的环境变量。

python sdk v1.38.0。

我使用的解决方案与上面描述的或多或少相同。在ACI中部署模型后，可以从属性(容器->属性)(例如enter image description here )中看到环境变量