развернуть обученный проект Python Data Science на Azure в качестве службы

Question

Я создал нейронную сеть для науки о данных в Python anaconda Spyder.В моих проектах есть несколько файлов .py, и я обучил эту модель в течение 10 дней и сгенерировал весовые коэффициенты.Я хочу использовать эту модель в качестве службы и развернуть ее в Azure для использования.Я попытался выполнить следующее, но столкнулся с трудностями -

1) Я попытался развернуть его как «Выполнить скрипт Python» в студии Azure ML, но я не могу найти вариант для загрузки весов.Я понимаю, что могу заархивировать все файлы .py, но как насчет обученных весов и виртуальной среды (я использую старую версию tenorflow)?

2) Я вижу возможность создания ноутбука Jupyter, но мойПроект создан в Spyder и не имеет файлов .ipynb.Есть ли способ конвертировать мои .py файлы в .ipynb файлы?Кроме того, я создал виртуальную среду с более старой версией tenorflow и Python?Как позаботиться об этом при развертывании на Azure?

3) Я попытался развернуть это на Azure как веб-приложение на Python, но опять же, что мне делать с виртуальной средой и моими существующими весами?Кроме того, как мне создать файл конфигурации или файл зависимостей, требуемый для веб-приложения?

Подскажите, пожалуйста, лучший способ развертывания этого решения в Azure с весами, если это возможно?

Спасибо

Answer 1

Согласно вашему описанию, вы хотите развернуть свою обученную модель тензорного потока как модуль Execute Python Script в Azure ML Studio и опубликовать ее как веб-сервис для потребления.

Таким образом, если не учитывать совместимость с процессором tenorflow], то, как вы сказали, только код, вы можете сослаться на официальный документ Execute Python machine learning scripts in Azure Machine Learning Studio и поток SO Обновление панддо версии 0.19 в Azure ML Studio для архивирования всех файлов и зависимостей, которые включают .py файлы и экспортированную обученную модель, в файл только для чтения, чтобы настроить веб-сервис Azure ML, например, описанный документ .

Или был похожий поток Как развернуть модель тензорного потока в Azure ml Workbench , чтобы сохранить модель как protobuf для потребления.

Однако некоторые способы обходадля сценария просто использовать Azure GPU Machine или Docker для развертывания.Пожалуйста, ознакомьтесь с этими Обучением модели TensorFlow в облаке и TensorFlow в Docker с помощью Microsoft Azure Container Services .

Надеюсь, это поможет.

Answer 2

Я не могу вам чем-то помочь, поскольку кажется, что вы с ним не знакомы, и это трудно выразить словами.

Во-первых, вы сохранили свою обученную модель?Если вы сохранили его, вы можете загрузить сохраненную модель и перезагрузить ее после развертывания.

Во-вторых, вам не нужно использовать ноутбук Jupyter, который в вашей ситуации не имеет смысла.

В-третьих, вам не нужно создавать virtualenv самостоятельно.Вам просто нужно предоставить файл requirements.txt, чтобы указать все нужные вам пакеты.А веб-приложение Azure автоматически создаст virtualenv и установит все пакеты в requirements.txt.

Наконец, если вы хотите разобраться с этим, вы должны сначала начать с простого простого примера .