Azure 机器学习 Web 服务输入数据问题答案

【问题标题】：Azure Machine Learning Web service Input Data IssueAzure 机器学习 Web 服务输入数据问题
【发布时间】：2016-11-03 06:53:08
【问题描述】：

我创建了一个 Azure ML Web 服务作为示例，但在部署 Web 服务时遇到了未知错误。该错误没有任何解释，因此很难追踪。

在工作室中运行实验时，实验运行没有任何问题。但是，当部署到 web 服务时，测试功能失败，输入与工作室中相同。

我还发布了一个服务示例，看看是否有人能看出问题所在。

有关服务的一些信息：

该服务将输入作为表示为 svmlight 格式的稀疏特征向量的字符串。它将返回输入特征向量的预测类。在工作室中的实验运行没有任何问题时，从部署的服务运行测试功能时出错。

希望有人知道它是怎么出错的。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用测试对话框意味着您正在使用实时 API 的请求-响应服务。这将 http 超时作为完成请求的最长时间。由于特征向量太长，请求超时。请您尝试使用如下所述的批处理执行服务

【讨论】：

目前只想专注于请求-响应服务。我已经在 Python Notebook 上使用相同的输入测试了 Python 模型，它在微秒内运行得很快。我
这里有两个问题，我不确定这是否来自 azure？ 1. 我在桌面 Python Notebook 中运行 python 模型，它运行速度快到微秒，但是在 Azure ML Studio 中运行时，该模块需要几分钟， 2. webservice 的输入数据是 svmlight 格式的字符串，因为它稀疏，字符串的长度可以非常小。我只测试了一个功能，问题仍然存在。如果是输入数据的问题，为什么它在工作室内运行。
{"type": "InvokeModuleEndEvent", "moduleName": "Execute Python Script RRS", "error": "执行遇到内部错误。"}, { "type": "RequestSummary" , "status": "Failure", "error": "模型超出了分配给它的内存配额。"}