我正在使用新的Azure ML Workbench和一组模型管理服务来执行常规的Python(而不是Pyspark)项目 . 我有一个conda_dependencies.yml文件,如下所示:
name: project_environment
channels:
- conda-forge
dependencies:
# The python interpreter version.
# Currently Azure ML Workbench only supports 3.5.2.
- python=3.5.2
- scikit-learn
- xgboost
我们部署到我的Azure群集似乎永远不会安装xgboost,因此在部署Web服务时我总是会收到此错误
File "/var/azureml-app/score.py", line 31, in init
import xgboost
ImportError: No module named 'xgboost'
在它调用我的score.py来加载我保存的xgboost模型 . 有人可以向我解释如何为此安装xgboost吗?无论我是逐步创建环境还是通过单个命令创建环境,如下例所示:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/preview/tutorial-classifying-iris-part-3
这是导致错误的命令(集群已经配置和设置):
az ml manifest create --manifest-name oapmodelv1manifest -f score.py -r python -i <modelid> -s schema.json
az ml image create -n oapv1image --manifest-id <manifestid> -c aml_config\conda_dependencies.yml
az ml service create realtime --image-id <imageid> -n oapmlapp --collect-model-data true --debug
2 回答
将以下内容添加到conda_dependencies.yml(适用于我):
我正在看这个,看到了this code,所以我想知道你是否将
pip
放在pip
部分下工作,如下所示: