由于连接超时，无法 运行 mlDeploy 删除 Azure 上的 ML 服务器
Fail to run mlDeploy to Remove ML server on Azure due to connect time out
我正在尝试通过 gradle 从中央管理云电脑部署 ML 更改。
我可以成功地对该云电脑上的新 ML 安装进行全新部署。
但是，由于连接超时，我无法部署到 Azure 上的 ML 服务器。
（我已经尝试 运行 相同的 gradlw -i mlDeploy 超过 10 次。它们都导致相同的错误。）
我注意到大多数其他内容，如内容数据库、模块数据库、模式数据库、应用程序服务器、用户、角色都已成功部署。我怀疑它可能到 mlLoadModules.
如果我 运行 gradlew -i mlLoadModules 到那个远程 Azure 机器学习服务器。我会得到同样的超时错误。
如何解决问题？我可以更改 mlgradle 中的超时设置吗？
（我真的不想 运行 来自该 Azure ML 服务器的 Gradle。我更喜欢中央部署节点概念。）
问题已解决。
这不是 mlgradle 问题。
问题是由 Azure ML 主机上的防火墙引起的。
似乎 mlLoadModules 需要与应用程序 REST 端口通信以上传 Xquery 程序。该应用程序 REST 端口尚未配置为在来自 marklogic 官方图像的默认 Azure ML ARM 模板中打开。
打开应用程序REST点后，对于我的情况，它是PORT 8030，我可以运行 gradlew -i mlDeploy成功。
我正在尝试通过 gradle 从中央管理云电脑部署 ML 更改。
我可以成功地对该云电脑上的新 ML 安装进行全新部署。
但是，由于连接超时，我无法部署到 Azure 上的 ML 服务器。
（我已经尝试 运行 相同的 gradlw -i mlDeploy 超过 10 次。它们都导致相同的错误。）
我注意到大多数其他内容，如内容数据库、模块数据库、模式数据库、应用程序服务器、用户、角色都已成功部署。我怀疑它可能到 mlLoadModules.
如果我 运行 gradlew -i mlLoadModules 到那个远程 Azure 机器学习服务器。我会得到同样的超时错误。
如何解决问题？我可以更改 mlgradle 中的超时设置吗？ （我真的不想 运行 来自该 Azure ML 服务器的 Gradle。我更喜欢中央部署节点概念。）
问题已解决。 这不是 mlgradle 问题。
问题是由 Azure ML 主机上的防火墙引起的。 似乎 mlLoadModules 需要与应用程序 REST 端口通信以上传 Xquery 程序。该应用程序 REST 端口尚未配置为在来自 marklogic 官方图像的默认 Azure ML ARM 模板中打开。
打开应用程序REST点后，对于我的情况，它是PORT 8030，我可以运行 gradlew -i mlDeploy成功。