AzureML存储在字典中的多个模型

Question

概述：

我有一个独特的Python模型，我们在字典中保存n个经过训练的随机森林模型。我试图避免这种设置，但暂时还是必要的。在我的本地，我可以通过将数据帧传递给预测函数并循环遍历行来进行预测，为每一行调用适当的模型，如rf_models [model] .predict（）。

在AzureML中，我创建了一个玩具模型，允许我去： 网络输入 - ＆gt; Python脚本 - ＆gt;分数模型 - ＆gt;网络输出。

挑战：

我需要能够从＆＃34; Python脚本＆＃34;内部调用score_model，或者特别是预测方法。 AzureML上的函数，所以我可以处理存储在dict中的循环和n个模型。结果（JSON或数据框）将发送到AzureML的Web输出。

我在网上发现了一个链接（https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-execute-python-scripts）让我走近了，但是这个例子显示了一个正在训练的模型并用于在同一个Python脚本中同时进行预测，从而将预测方法称为本地变量而不是调用以前训练过的模型。我在网上发现只有有限的文件来解决这个问题，我无法完成剩下的工作。我不确定此类定制是否尚未可用，或者我是否完全忽略了某些关键功能。

感谢您的协助。

Answer 1

以下是两个可能有用的链接：

1. AzureML Operationalization
2. Example notebook，展示了如何将Python模型发布为Web服务。你会做类似的事情，只有你会腌制模型的字典。

请注意，此功能目前处于预览模式。