在Azure ML Studio上部署自定义模型

在Azure ML Studio中，我们可以选择许多内置的ML模型，如分类、回归等，我们可以将这些模型拖放到我们的工作流中

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我的问题是，我是否可以上传一个用Python在本地系统上构建的自定义ML模型，并将其添加到工作流中？

您可以使用“执行Python代码”模块来实现这一点。有关文档，请参见此处：

在那里，您可以上传zip包文件中的内容。如果你把你受过训练的模特也包括在内，那你就可以去了

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您可以使用“执行Python代码”模块来实现这一点。有关文档，请参见此处：

在那里，您可以上传zip包文件中的内容。如果你把你受过训练的模特也包括在内，那你就可以去了

获取model.pkl文件，将其压缩，然后将其上载到Azure机器学习工作室。单击左下角的“新建”图标：

在弹出的窗格中，单击数据集，然后单击“从本地文件”：

选择存储序列化模型的zip文件，然后单击勾号。您的到期日应如下所示：

将以下代码用于运行分类实验：

将熊猫作为pd导入
导入系统
进口泡菜
def azureml_main（dataframe1=None，dataframe2=None）：
sys.path.insert（0，“.\Script Bundle”）
model=pickle.load（打开（“.\Script Bundle\model.pkl”，'rb'））
pred=model.predict（dataframe1）
返回pd.DataFrame（[pred[0]]）

更新 如果要将此实验声明为API，则需要向Python脚本模块添加web输入和输出。

获取model.pkl文件，将其压缩，然后将其上载到Azure机器学习工作室。单击左下角的“新建”图标：

在弹出的窗格中，单击数据集，然后单击“从本地文件”：

选择存储序列化模型的zip文件，然后单击勾号。您的到期日应如下所示：

将以下代码用于运行分类实验：

将熊猫作为pd导入
导入系统
进口泡菜
def azureml_main（dataframe1=None，dataframe2=None）：
sys.path.insert（0，“.\Script Bundle”）
model=pickle.load（打开（“.\Script Bundle\model.pkl”，'rb'））
pred=model.predict（dataframe1）
返回pd.DataFrame（[pred[0]]）

更新 如果要将此实验声明为API，则需要向Python脚本模块添加web输入和输出。

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以下任何答案解决了您的问题吗？请将正确答案标记为已解决，或者如果您仍面临一些问题，请留下评论，以便其他用户能够看到解决方案是否有效。任何答案是否解决了您的问题？如果您仍然面临一些问题，请将正确答案标记为已解决，或者留下评论，以便其他用户能够看到解决方案是否有效。感谢您的回复！我有一个问题，一旦我上传了这个pickle文件，即使我能够通过第4节中演示的代码访问它，我如何将其公开为API？您可以将web输入和输出添加到execute Python脚本模块。我会更新我的答案让你看看谢谢！因此，我从Python脚本返回的内容在Web服务输出模块的帮助下作为输出返回到API，对吗？还有，我如何定义我正在使用的API的签名？如果我想要2个参数作为用户的输入，那么如何从Python脚本中的API访问该形式的输入？像在Flask中一样，我们通常使用input=request.args.get（'parameter1，default=“”，type=str）从API访问输入，我如何在这里访问API输入？实际上，您的参数是在运行预测实验时设置的。例如，如果数据帧中有12个特性（实际上发送到Python模块），那么12个参数将被定义为API的输入。发布您的实验后，Azure将为您的客户端应用程序提供示例Python代码，以供回复！我有一个问题，一旦我上传了这个pickle文件，即使我能够通过第4节中演示的代码访问它，我如何将其公开为API？您可以将web输入和输出添加到execute Python脚本模块。我会更新我的答案让你看看谢谢！因此，我从Python脚本返回的内容在Web服务输出模块的帮助下作为输出返回到API，对吗？还有，我如何定义我正在使用的API的签名？如果我想要2个参数作为用户的输入，那么如何从Python脚本中的API访问该形式的输入？像在Flask中一样，我们通常使用input=request.args.get（'parameter1，default=“”，type=str）从API访问输入，我如何在这里访问API输入？实际上，您的参数是在运行预测实验时设置的。例如，如果数据帧中有12个特性（实际上发送到Python模块），那么12个参数将被定义为API的输入。发布您的实验后，Azure将为您的客户端应用程序推荐示例Python代码