Question

我想使用Python2.7内核通过Jupyter笔记本在AzureML Studio上部署AzureML Web服务。该Web服务将使用（除了训练有素的ML模型之外）以前定义的Pandas数据框。

现在，据我从here所了解，已发布函数引用的所有全局变量都将使用Pickle进行序列化，以便在使用Web服务时可以使用它们。确实，如果我发布一个使用先前定义的整数，函数或numpy数组的Web服务，我可以consume毫无问题地使用该Web服务：

from azureml import services
import pandas as pd
import numpy as np    

#Define some function...
def square(n):
    return n*n

#... and some variables we might want to use in the web service below
df = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=10, size=(5, 5)))
x = df.values

#Create the web service
@services.publish(workspace_id, authorization_token)
@services.types(number=int)
@services.returns(int)

def my_published_func(number):
    tmp = sum(sum(x == number))
    return square(tmp)

但是，一旦我尝试使用df内的数据帧my_published_func（例如，将x == number替换为df.values == number时），对Web服务的调用就会以下错误（似乎表明一些与序列化相关的问题）：

{u'error'：{u'message'：u'模块执行遇到错误。'， u'code'：u'ModuleExecutionError'，u'details'：[{u'message'：u'Error 0085：脚本评估期间发生以下错误查看输出日志以获取更多信息：\ r \ n ----------错误开始来自Python解释器的消息---------- \ r \ n 执行函数：追溯（最近一次调用最近）：\ n文件 “ \ server \ InvokePy.py”，行118，在executeScript \ n mod = safe_module_import（script）\ n文件“ \ server \ InvokePy.py”，第79行，在safe_module_import \ n中返回import_module（h）\ n文件 import_module \ n中的第37行中的“ C：\ pyhome \ lib \ importlib \ __ init__.py” 导入（名称）\ n \ n __user_function =中的文件“ \ temp \ 1263948264.py”，行1124 _deserialize_func（base64.decodestring（\'乱码的长字符串在这里'），globals（））\ n文件“ \ temp \ 1263948264.py”，第1101行，在_deserialize_func \ n codeArgs，funcArgs，updatedGlobals = pickle.loads（data）\ nImportError：未命名模块 index.base \ n \ r \ n \ r \ n ----------来自Python的错误消息结束解释器----------'，u'code'：u'85'，u'target'：u'执行Python 脚本RRS'}]}}

这是否意味着引用Pandas数据框的全局变量（即使它们可以是pickled）也不能在AzureML Web服务中使用，或者是否有办法实现？

如何在AzureML Web服务中使用以前定义的Pandas数据框？

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