Azure ML ModelManagement Web 服务更新

Question

注意：Azure 机器学习 Workbench（预览版）已弃用。自发布此问题后，已更新部署模型、图像和服务的工作流程。

我一直在使用 Azure 机器学习 Workbench（预览版）为 Azure 机器学习服务开发机器学习模型。按照 Azure Machine Learning Documentation (Preview) 中的说明，我成功地将模型部署为 Web 服务。我已成功启动服务运行，并且模型、清单和图像都已正确配置。到目前为止一切顺利。

但现在我已经到了希望能够使用新配置更新服务的阶段。这就是我发现自己的问题多于答案的地方。

我发现我可以

配置新模型
配置指向该模型的新清单
配置指向该清单的新图像
更新现有（或创建新）服务以指向新图像

这似乎很合理。但是如果我只需要更新清单，是否可以跳过新模型（1）的配置，而只是从上面的（2）开始更新，并让它指向现有模型而不是新模型一个？

当然，我已经通过从 CLI 调用以下命令来尝试过此操作，但我遇到了以下输出：

>> az ml manifest create --manifest-name manifestname -f score.py -r python -c aml_config/conda_dependencies.yml -s outputs/schema.json -i [existing-model-id]
Creating new driver at /var/folders/tmp/tmp.py
Successfully created manifest
Id: [manifest-id]
>> az ml image create -n imagename --manifest-id [manifest-id-from-above]
Creating image............................................Done.
Image ID: [image-id]
>> az ml service update realtime -i [existing-service-id] --image-id [image-id-from-above] -v
Updating service..................................Failed
Found default kubeconfig in /Users/username/.kube/config using it
Using kubeconfig file: /Users/username/.kube/config
Kubectl exists in default location, adding it to PATH
loading kubeconfig file
Getting Replica sets from default namespace
Got hash ####
{
    "Azure-cli-ml Version": null,
    "Error": "Error occurred",
    "Response Content": {
        "CreatedTime": "2018-09-17T13:31:22.4230543Z",
        "EndTime": "2018-09-17T13:34:18.0774994Z",
        "Error": {
            "Code": "KubernetesDeploymentFailed",
            "Details": [
                {
                    "Code": "CrashLoopBackOff",
                    "Message": "Back-off 40s restarting failed container=### pod=###"
                }
            ],
            "Message": "Kubernetes Deployment failed",
            "StatusCode": 400
        },
        "Id": "###",
        "OperationType": "Service",
        "ResourceLocation": "###",
        "State": "Failed"
    },
    "Response Headers": {
        "Connection": "keep-alive",
        "Content-Encoding": "gzip",
        "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
        "Date": "Mon, 17 Sep 2018 13:34:22 GMT",
        "Strict-Transport-Security": "max-age=15724800; includeSubDomains; preload",
        "Transfer-Encoding": "chunked",
        "X-Content-Type-Options": "nosniff",
        "X-Frame-Options": "SAMEORIGIN",
        "api-supported-versions": "2017-09-01-preview, 2018-04-01-preview",
        "x-ms-client-request-id": "###",
        "x-ms-client-session-id": ""
    }
}

如果我尝试回滚到之前的清单，则没有错误消息，并且一切正常。这让我假设我的新清单 and/or 图像有问题。但是，创建它们时没有警告或错误。

我尝试搜索错误消息，但一无所获。

Answer 1

CrashLoopBackOff 错误通常意味着您的 score.py 文件的 init() 函数有问题，例如，查找或加载模型。这也可能意味着您正在使用尚未导入的库。 Azure ML 刚刚宣布使用更新的 Python SDK (https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/quickstart-get-started) 对预览进行更新。有一些教程和笔记本通过示例更详细地展示了该过程。我将从那里开始。

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/tutorial-deploy-models-with-aml

Azure ML ModelManagement Web 服务更新

Azure ML ModelManagement web service update

azure

azure-machine-learning-studio

azure-machine-learning-workbench