問題タブ [azureml]

モデルを 6 ノードの運用 Azure Kubernetes Service にデプロイしました。

順次推論リクエストは、score.py から予期される応答を取得します。

複数の同時非同期推論が最初のリターン 503 を除くすべてのリクエストをリクエストした場合Too many requests for service {my service name} (overloaded)。

https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/deployment/production-deploy-to-aks/production-deployの例に基づいて、サービスを構築し、モデルをデプロイしました。 -to-aks.ipynb。

4MB ものサイズのリクエストを送信しています。ささいな小さなリクエストを送るとうまくいくようです。

AzureML jupyter を使用する場合、(./folder_name) を使用して同じディレクトリにファイルを保存しました。ローカル マシンまたは BLOB ストレージにダウンロードするにはどうすればよいでしょうか。

フォルダーには、オンラインでスクレイピングした多くのファイルとサブディレクトリが含まれています。そのため、1 つずつ保存するのは現実的ではありません。

Azure ml デザイナー ワークスペースから別のワークスペースに実験をエクスポートする方法はありますか? 変更を INT から QA、PROD に移動するように

前もって感謝します

よろしく、キラン

pandas データフレームへの読み込み中に、意図したよりも多くの列を生成する行をスキップしようとしています。

この Pandas オプションのように: error_bad_lines = False の場合、pandas はこれらの行をスキップします。

to-pandas-dataframe() でこれを達成する方法は?

https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.data.tabulardataset?view=azure-ml-py#to-pandas-dataframe-on-error--null-- -out-of-range-datetime--null--

ありがとう。