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r - 通过 R 中的 azure 机器学习 + azuremlsdk 部署模型并将模型公开为 Web 服务

问题描述

我正在尝试按照这篇文章在 Azure 中部署“模型”。

代码片段如下，模型，它只是一个添加 2 个数字的函数，似乎注册得很好。在 1000 次尝试后，我什至不使用该模型来隔离问题，因为此评分代码显示：

library(jsonlite)

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

应该没问题吧？我以任何方式运行此代码段：

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)

这会产生这个（经过很长时间）：

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."
    }
  ]
}

它并没有告诉我太多。不确定如何进一步调试？我该如何运行：

print(service.get_logs())

请问在哪里？猜猜这是一个 Python 神器？非常欢迎任何其他输入。

PS：

在这个时间点，我怀疑上面的 R 入口文件定义不是这些天所期望的。查看从此处获取的 Python 等效项：

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}"

这样的事情会不会更合适（尝试过但没有成功）。

library(jsonlite)

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

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

标签： razure-machine-learning-serviceazuremlsdk

解决方案

很高兴看到人们将 R SDK 付诸实践！

您正在使用的小插图显然是一个很好的入门方式。看来你几乎一路顺利。

部署总是很棘手，而且我自己也不是专家。我会向您指出有关本地部署故障排除的指南。R SDK 也存在类似的功能，即：local_webservice_deployment_config().

所以我想你把你的例子改成这样：

deployment_config <- local_webservice_deployment_config(port = 8890)

一旦您知道该服务在本地运行，您在使用 ACI Web 服务时遇到的问题就会变得更容易缩小范围。

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