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azure-machine-learning-studio - 将 Azure ML 部署到自定义 kubernetes

问题描述

是否可以使用 helm 图表将 Azure ML 生成的映像部署到自我管理的 Kubernetes？我们只想消费图像和模型。

我看到当它部署到 AKS 中的推理集群时，Azure ML 设置了某些 ENV 变量。那么，想了解是否有人在自定义 kubernetes 集群上手动完成了此设置，有哪些挑战？

原因是部署到已经由生产团队管理的集群。

标签： azure-machine-learning-studioazure-machine-learning-serviceazuremlazure-machine-learning-workbenchazureml-python-sdk

解决方案

下载入口脚本文件和 conda 依赖文件，其中解释了我们如何可以访问 Train 模块的 Output + logs 选项卡下的 score.py 和 conda_env.yaml 文件。

本文介绍如何允许 Web 服务安全地访问 Azure 资源，而无需直接在 score.py 脚本中嵌入凭据或管理令牌。

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-azure-kubernetes-service?tabs=python#create-a-new-aks-cluster

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