У меня проблемы с Azure SDK машинного обучения для R: «модуль« azureml »не имеет атрибута« core »» ...
По причинам, которые не принадлежат мне, у меня есть использовать azureml для применения машинного обучения (мои собственные материалы, написанные на R) к данным из нашего хранилища данных, которые помещаются в хранилище больших двоичных объектов. Смоделированный вывод должен быть помещен обратно в хранилище больших двоичных объектов, чтобы к нему можно было получить доступ из хранилища данных. Я написал код в R на моей локальной машине (хранится в репозитории git). Желательно, чтобы я нашел какой-нибудь метод для перетаскивания своего кода из git в конвейер в среде azureml, чтобы его можно было напрямую запускать при появлении новых данных в хранилище больших двоичных объектов.
Я приступил на учебном занятии и нашел это, казалось бы, уместное прохождение: Обучите и разверните свою первую модель с Azure ML (и этой ).
Но .. Попробовав все, о чем я мог подумать, я застрял на первых шагах. После установки всех (или, по крайней мере, .. я так думаю) пакетов, модулей, приложений и т. Д. c и запуска следующего кода в RStudio:
library(azuremlsdk)
existing_ws <- get_workspace(name = name,
subscription_id = subscription_id,
resource_group)
Я сталкиваюсь с ошибкой, которой у меня нет ' не удалось исправить:
AttributeError: модуль 'azureml' не имеет атрибута 'core'
Кажется, что azuerml должен иметь атрибут "core" , но при более внимательном рассмотрении такого атрибута действительно нет. Функция get_workspace () пытается получить доступ: «azureml $ core $ Workspace $ get». Я обнаружил, что «azuerML $ Workspace» существует, но потом я не могу понять, как заставить это работать.
Может кто-нибудь объяснить мне, почему я сталкиваюсь с этой ошибкой? Кто-нибудь знает лучший учебник по подключению моего R-кода к облачному сервису azureml?
Любые указатели в правильном направлении очень ценятся!
РЕДАКТИРОВАТЬ - все еще не решено: По совету других, я дважды, трижды и в четыре раза проверил установку .
Я обновил R и теперь у меня запущено:
R.version
платформа x86_64-w64-mingw32
arch x86_64
os mingw32
system x86_64, mingw32
status
major 3
minor 6.2
year 2019
месяц 12
день 12
svn rev 77560
язык R
version.string версия R 3.6.6 (2019-12-12) псевдоним Dark and Stormy Night
Я установил Конда с Python 3.6.10. Я установил пакет azuremlsdk R (я попробовал оба предложенных варианта). Затем я понял, что есть некоторые несоответствия с версиями azure -модулей, поэтому я также попытался установить его с ключевым словом 'multi-arch':
remotes::install_cran('azuremlsdk', repos = 'http://cran.us.r-project.org', INSTALL_opts=c("--no-multiarch"))
Затем я установил Лазурный python SDK . Я снова посмотрел все версии (используя python -m pip freeze):
azure -common == 1.1.24
azure -graphrbac == 0.61.1
azure -mgmt-авторизация == 0.60.0
azure -mgmt-containerregistry == 2.8.0
azure -mgmt-keyvault == 2.0.0
azure -mgmt-resource == 7.0.0
azure -mgmt-storage == 7.1.0
azureml == 0.2.7
azureml-automl-core == 1.0.83.1
azureml-core == 1.0.69
azureml-dataprep == 1.1. 36
azureml-dataprep-native == 13.2.0
azureml-pipe == 1.0.69
azureml-pipeline-core == 1.0.69
azureml-pipe-steps == 1.0.69
azureml-sdk == 1.0.69
azureml-телеметрия == 1.0.69
azureml-train == 1.0.69
azureml-train-automl-client == 1.0.83
azureml-train-core == 1.0.69
azureml-train-restclients -hyperdrive == 1.0.69
Как я был удивлен, увидев все версии 1.0.69 вместо 1 +0,0. В 83 версиях я переустановил azureml python sdk, используя:
azuremlsdk::install_azureml(version = "1.0.83")
Это сработало, в том смысле, что все версии теперь 1.0.83:
azure -common == 1.1.24
azure -graphrbac == 0.61.1
azure -mgmt-авторизация == 0.60.0
azure -mgmt-containerregistry == 2.8.0
azure -mgmt-keyvault == 2.0.0
azure -mgmt-resource == 7.0.0
azure -mgmt-storage == 7.1.0
azureml == 0.2.7
azureml-automl-core == 1.0.83.1
azureml -core == 1.0.83
azureml-dataprep == 1.1.36
azureml-dataprep-native == 13.2.0
azureml-pipe == 1.0. 83
azureml-pipe-core == 1.0.83
azureml-pipeline-steps == 1.0.83
azureml-sdk == 1.0.83
azureml-telemetry == 1.0.83
azureml-train == 1.0.83
azureml-train-automl-client == 1.0.83
azureml -train-core == 1.0.83
azureml-train-restclients-hyperdrive == 1.0.83
Но все же ... Я получаю сообщение об ошибке с отсутствующим ядром. Я получаю это как при запуске:
library(azuremlsdk)
get_current_run()
, так и при запуске:
library(azuremlsdk)
existing_ws <- get_workspace(name = name,
subscription_id = subscription_id,
resource_group)
Обратите внимание, что при первом запуске этого кода после запуска RStudio появляется ошибка:
Ошибка в py_get_attr_impl (x, name, silent): AttributeError: модуль 'azureml' не имеет атрибута '_base_sdk_common'
И каждый раз после этого я получаю эту ошибку:
Ошибка в py_get_attr_impl (x, name, silent): AttributeError: модуль 'azureml' не имеет атрибута 'core'
Любая помощь будет принята с благодарностью!