Question

根据Azure ML服务documentation，在培训期间可以访问数据存储，但是我找不到有关使用Web服务内部数据存储中数据的任何信息。

尽管不必使用外部数据来使Web服务正常工作，但要按我的意图使用模型，我需要使用一些具有基于历史数据创建的特征的数据集。例如：假设我正在尝试预测某个客户是否要在正确的日期付款，那么一个好的策略是根据同一位客户的先前付款来创建功能。

我可以在Web服务中使用的唯一外部文件是“ model.pkl”，其中存储了我先前创建的ML模型。

如何获取Azure ML Web服务访问数据存储区？

Answer 1

您可以在注册表中将多个文件注册为“模型”的一部分。您应该包括推理所需的所有相关文件。

出于安全原因，未将密钥提供给推理服务以访问Azure ML数据存储。

Answer 2

您链接的文档页面提供了访问数据存储中文件的示例代码。我们的Notebook repo中还有其他示例。

例如，您可以查看一下specific example，它清楚地显示了数据存储访问。

代码示例：

# Blob store associated with your Azure ML workspace
blob_store = Datastore(ws, "workspaceblobstore")
# Upload a file to a container in the blob store
blob_store.upload_files(["./20news.pkl"], target_path="20newsgroups", overwrite=True)

# Access the previously uploaded file
blob_data = DataReference(
    datastore=blob_store,   
    data_reference_name="newsgroups_data",
    path_on_datastore="20newsgroups/20news.pkl")

是否可以从Azure ML服务Web服务访问数据存储？

2 个答案: