問題タブ [azure-machine-learning-studio]

これを「プローブ」の質問として投稿し、関心が示された場合に備えて議論を拡大する予定です。この背景にある理由は、私の経験では、azure-ml(および関連する) SO コミュニティはまだ発展途上にあり、多くのフィードバックが得られていないためです。

私の状況は次のとおりRです。モジュール内ですべての作業を行う Azure ML の実験があります。これを Web サービスとして公開し、「最大同時呼び出し数」スライダーを 10 に設定しました。これにより、要求を処理するために、いつでも最大 10 個の Web サービスのインスタンスが稼働していることが保証されると思います (訂正してください)。私が間違っている場合）。

現在、Web サービスに対して 10 個の並列呼び出しを実行してパフォーマンス テストを実行しようとしていますが、予期しない結果が得られます...

負荷テストを実行して、それぞれが実際にどこに行くか (どのインスタンス) をログに記録しようとしています。私の考えは、同時呼び出しの特定の最大数 = X の下で、ロード バランサーによってこれらの呼び出しが実際にどのようにインスタンスに分散されるかを垣間見ることです。Rスクリプト。コードの重要な抜粋を次に示します。

Rさらに、 Web サービス RRS ヘルプ ページのサンプル コードを使用して、Web サービスに対して最大 70 回の (順次) 呼び出しを実行しています。このサンプル コードは、Web サービスの結果と、呼び出しが通過するホスト名に関する情報をコンソールに返します。ここにサンプルがあります：

私が直面している問題は、Web サービスのさまざまなインスタンスを一意に識別できないことです。R呼び出しからコンソールに出力される情報 (2 番目のスニペット) は、多くの場合、内部コード ログ ( )からの IP アドレスとは異なる IP アドレスを示しますresult$MachineIP...

誰かが私が間違っていることを指摘できますか?また、呼び出しを処理しているさまざまなインスタンスを一意に識別するにはどうすればよいですか? どんな助けでも本当に感謝しています。ありがとう！

PS私もこれを試しましたが、スクリプト内から呼び出すと最初のアプローチが機能せずR、2番目のアプローチの修正バージョンを使用しています(そこで提案されているものは機能しません)。誰かが興味を持っている場合に備えて、Azure フォーラムでの私の質問もあります。

誰かが助けてくれたり、情報源を教えてくれたりしたら、本当に感謝しています!

Reader モジュールを使用して ML Web サービスを正常にデプロイし、ブロブ ストレージから CSV データを取得しました。CSV データが正しいことは、実験で視覚化することで確認できます。

ただし、このチュートリアルの BES の例を使用して Web サービスへの入力として同じ CSV データを提供しようとすると、次のエラーが発生します。

SAMEデータが実験で正常に受け入れられているため、このエラーは意味がありません。

また、TSV 形式を使用する場合も同じ問題が発生することに注意してください。

Cortana Analytics と Azure ML の違いは何ですか?

• それらは2つの異なるソリューションですか？
• 一方は他方の一部ですか？

Azure Machine Learning は初めてです。トレーニング データに欠損値があるトレーニング実験を作成しました。不足しているデータとその他の変換を処理するためのロジックは、このデータで動作する Python コードにあります。

テストデータにも同じことが必要です。実験を Web サービスとしてデプロイしました。そのため、スキーマは入力データと出力データ (すべて数値フィールド) に対して生成されます。

2 つの質問: 1. テスト データのラベルも定義するように求められます。そうしないと、テスト データにラベル列が欠落しているため、列数の不一致エラーが発生します
2. テスト データに欠落データがいくつかあります。理想的には Python スクリプト実験では注意が必要です。しかし、スキーマが原因で次のエラーが発生します。

小さなデータセット (12x3 配列) といくつかのパラメーターを取り、いくつかの Python モジュール (線形回帰計算など) を使用していくつかの計算を行う Azure Machine Learning Experiment を作成しました。これはすべてうまくいきます。

実験を展開したので、アプリケーションのフロントエンドから実験にデータを投入したいと考えています。API 呼び出しが行われ、正しい結果が返されますが、単純な線形回帰を計算するには最大 30 秒かかります。20秒の時もあれば、1秒だけの時もあります。1 回で 100 ミリ秒まで短縮することさえできましたが (これは私が望んでいることです)、90% の時間で要求が完了するまでに 20 秒以上かかり、これは受け入れられません。

まだ実験中であるか、まだ開発スロットにあることに関係していると思いますが、より高速なマシンで実行するための設定が見つかりません。

実行を高速化する方法はありますか?

編集：明確にするために：同じリクエストを複数回送信するだけで、同じテストデータでさまざまなタイミングが取得されます。これにより、リクエストがキューに入れられたことに関係があるに違いないと結論付けました。起動時の待ち時間があるか、他の方法で調整されています。

こちらの投稿: Azure Machine Learning Request Response latency とコメントに記載されている記事を読んだ後、公開された Web サービスがバッチ モードで呼び出された場合にもこの動作が当てはまるかどうか疑問に思いました。特に、バッチ呼び出しは「同時呼び出し」構成の影響を受けないことをどこかで読んだので（申し訳ありませんが、現時点ではリンクが見つかりません）...

このシナリオでは、カスタム R モジュールをワークスペースにアップロードしました。これには、デフォルトでは aML で使用できないライブラリが含まれています。このモジュールは、データセットを取得し、バイナリ ツリーをトレーニングし、いくつかのプロットを作成して、それらをデータセットとして返す前に base64 でエンコードします。ローカルでは、5 秒もかかりません。しかし、aML Web サービスでは、約 1 秒かかります。サービスを複数回呼び出すと、バッチモードでのランタイムが改善されないようです。

さらに、リンクされた投稿で言及されているコンテナがどれくらい暖かく保たれるかを知っておくとよいでしょう.

基本的なトレーニング済み R モデルを Web サービスとして AzureML にデプロイしたいと考えています。ここで行われていることと同様: http://www.r-bloggers.com/deploying-a-car-price-model-using-r-and-azureml/

その投稿以降、R AzureML パッケージの publishWebService 関数が変更されたため、最初のパラメーターとしてワークスペース オブジェクトが必要になり、R コードは次のようになります。

しかし、コードを実行するたびに、次のエラーが発生します。

マシンに zip ファイル (7zip など) を処理するプログラムをインストールしutils、R でライブラリを呼び出して、R が zip ファイルと直接やり取りできるようにしてみました。しかし、私はエラーを取り除くことができませんでした。

エラーをスローしている R パッケージ コードも見つかりました。このページの 154 行目にあります: https://github.com/RevolutionAnalytics/AzureML/blob/master/R/internal.R

しかし、それは私が何をすべきかを理解するのに役立ちませんでした.

助けてくれてありがとう！