通过azure机器学习+ azuremlsdk在R中部署模型并将模型公开为web服务

Question

我正试图跟随这个职位在Azure中部署一个“模型”。

代码片段如下所示，该模型仅仅是一个添加了2个数字的函数，似乎很好。在经过1000 s的尝试之后，我甚至没有使用该模型来隔离问题，正如下面的评分代码所示：

library(jsonlite)

init <- function()
{
  message("hello world")
  
  function(data)
  {
    vars <- as.data.frame(fromJSON(data))
    prediction <- 2
    toJSON(prediction)
  }
}

应该可以的，不是吗？任何我运行这个代码片段的方式：

r_env <- r_environment(name = "basic_env")
inference_config <- inference_config(
  entry_script = "score.R",
  source_directory = ".",
  environment = r_env)

aci_config <- aci_webservice_deployment_config(cpu_cores = 1, memory_gb = 0.5)

aci_service <- deploy_model(ws, 
                            'xxxxx', 
                            list(model), 
                            inference_config, 
                            aci_config)

wait_for_deployment(aci_service, show_output = TRUE)

它产生这样的结果(经过一段时间后)：

Running.....................................................................
Failed
Service deployment polling reached non-successful terminal state, current service state: Failed
Operation ID: 14c35064-7ff4-46aa-9bfa-ab8a63218a2c
More information can be found using '.get_logs()'
Error:
{
  "code": "AciDeploymentFailed",
  "statusCode": 400,
  "message": "Aci Deployment failed with exception: Error in entry script, RuntimeError: Error in file(filename, \"r\", encoding = encoding) : , please run print(service.get_logs()) to get details.",
  "details": [
    {
      "code": "CrashLoopBackOff",
      "message": "Error in entry script, RuntimeError: Error in file(filename, \"r\", encoding = encoding) : , please run print(service.get_logs()) to get details."
    }
  ]
}

它告诉我的不多。不知道如何进一步调试？我怎么能运行这个：

print(service.get_logs())

请到哪儿去？你猜这是Python神器吗？任何其他投入都非常欢迎。

PS：

在这一点上，我怀疑上述R条目文件的定义不是预期的这几天。查看从这里获取的Python等价物

import json

def init():
    print("This is init")

def run(data):
    test = json.loads(data)
    print(f"received data {test}")
    return f"test is {test}"

像这样的东西是不是更合适(尝试过，但没有成功)。

library(jsonlite)

init <- function()
{
    message("hello world")
}

init <- function()
{
    return(42)
}

Answer 1

很高兴看到人们把R通过它的步伐！

很明显，你使用的是一个很好的开始方式。看来你几乎一帆风顺。

部署总是很棘手的，我自己也不是专家。我会指给你看这个本地部署疑难解答指南。R也有类似的功能，即：local_webservice_deployment_config()。

所以我认为你把你的例子改为：

deployment_config <- local_webservice_deployment_config(port = 8890)

一旦您知道该服务在本地工作，您对的问题就会变得更容易缩小范围。