Azure Machine Learning-Webservice Eingabedatenproblem

Ich habe einen Azure ML-Webdienst als Beispiel erstellt und sehe einen unbekannten Fehler bei der Bereitstellung eines Webdiensts. Der Fehler kommt ohne Erklärung, so dass es schwer zu verfolgen ist.Azure Machine Learning-Webservice Eingabedatenproblem

Beim Ausführen des Experiments im Studio wurde das Experiment ohne Probleme ausgeführt. Bei der Bereitstellung im Webservice ist die Testfunktion jedoch mit derselben Eingabe fehlgeschlagen wie im Studio.

Ich habe auch eine Probe des Dienstes veröffentlicht, um zu sehen, ob jemand sehen kann, was das Problem ist.

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

Einige Informationen über den Service:

Der Dienst nimmt die Eingabe als Zeichenfolge für eine spärliche Merkmalsvektor svmlight-Format dargestellt. Es wird die vorhergesagte Klasse für den Eingabe-Feature-Vektor zurückgegeben. Der Fehler schlägt fehl, wenn die Testfunktion vom bereitgestellten Dienst ausgeführt wird, während der Test im Studio ohne Probleme ausgeführt wird.

Hoffe jemand hat eine Idee, wie es schief gelaufen ist.

Quelle

2016-07-01 Dat Huynh

Mit dem Testdialog verwenden Sie den Anfrage-Antwort-Service, der eine Echtzeit-API ist. Dies hat http-Timeout als maximale Zeit, um die Anfrage abzuschließen. Da der Feature-Vektor zu lang ist, wird die Anforderung überschritten. Können Sie mir bitte versuchen Batch-Ausführung Dienst zu verwenden, wie unten beschrieben

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

Quelle

2016-07-01 06:08:36 neerajkh

Gerade in dem Moment auf dem Anfrage-Antwort-Service konzentrieren möchten. Ich habe das Python-Modell mit der gleichen Eingabe auf Python Notebook getestet, es läuft schnell in Mikrosekunden. I –

Es gibt zwei Problem hier, ich bin nicht sicher, ob das von Azur ist? 1. Ich habe das Python-Modell in einem Desktop-Python-Notebook ausgeführt, es läuft schnelle Mikrosekunden, aber wenn es in Azure ML Studio ausgeführt wird, dauert dieses Modul Minuten, 2. Die Eingabedaten für den Webdienst ist String des svmlight-Format, fällig zu seiner Sparse kann die Länge der Schnur ziemlich klein sein. Ich habe mit nur einem Feature getestet, das Problem ist immer noch passiert. Wenn es das Problem von Eingabedaten war, warum läuft es im Studio. –

{ "type": "InvokeModuleEndEvent" "modul": "Python Script RRS Execute" "error": "Die Ausführung hat einen internen Fehler."}, { "type": "RequestSummary" " status ":" Failure ", " error ":" Das Modell hat das zugewiesene Speicherkontingent überschritten. "} –

Azure Machine Learning-Webservice Eingabedatenproblem

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