Проблема с входными данными веб-службы машинного обучения Azure

Я создал веб-службу Azure ML в качестве примера и столкнулся с неизвестной ошибкой при развертывании веб-службы. Ошибка возникает без объяснения причин, поэтому ее сложно отследить.

При проведении эксперимента в студии эксперимент прошел без каких-либо проблем. Однако при развертывании в веб-сервисе тестовая функция не прошла с тем же вводом, что и в студии.

Я также опубликовал образец службы, чтобы посмотреть, может ли кто-нибудь понять, в чем проблема.

https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/mywebservice-1

Немного информации об услуге:

Служба принимает входные данные в виде строки, представленной для разреженного вектора признаков в формате svmlight. Он вернет предсказанный класс для входного вектора признаков. Ошибка не выполняется при запуске функции тестирования из развернутой службы, когда эксперимент в студии выполняется без каких-либо проблем.

Надеюсь, кто-нибудь знает, как все пошло не так.


azure python-module azure-machine-learning-studio svmlight
person Dat Huynh    schedule 01.07.2016    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Использование тестового диалогового окна означает, что вы используете службу запроса-ответа, которая представляет собой API реального времени. Это максимальное время ожидания HTTP для выполнения запроса. Поскольку вектор признаков слишком длинный, время ожидания запроса истекло. Не могли бы вы попробовать использовать службу пакетного выполнения, как описано ниже

https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-consume-web-services/#batch-execution-service-bes

person neerajkh    schedule 01.07.2016
comment
Просто хочу сосредоточиться на сервисе запрос-ответ на данный момент. Я протестировал модель python с тем же вводом на Python Notebook, она работает быстро за микросекунды. я - person Dat Huynh; 04.07.2016
comment
Здесь есть две проблемы, я не уверен, что это из лазурного? 1. Я запустил модель python в настольной записной книжке Python, она работает быстро за микросекунды, но при запуске в Azure ML Studio этот модуль занимает минуты. 2. Входные данные для веб-службы представляют собой строку формата svmlight из-за ее разреженный, длина веревки может быть совсем небольшой. Я тестировал только одну функцию, проблема все еще возникает. Если это проблема исходных данных, то почему она работает внутри студии. - person Dat Huynh; 04.07.2016
comment
{type: InvokeModuleEndEvent, moduleName: Execute Python Script RRS, error: при выполнении произошла внутренняя ошибка.}, {type: RequestSummary, status: Failure, error: модель превысила выделенную ей квоту памяти.} - person Dat Huynh; 04.07.2016