AzureML 多个模型存储在字典中
AzureML multiple models stored in dictionary
概览：
我有一个独特的 Python 模型，我们在字典中保存了 n 个经过训练的随机森林模型。我试图避免这种设置，但暂时这是必要的。在本地，我可以通过将数据帧传递给预测函数并遍历行来进行预测，为每一行调用适当的模型，例如 rf_models[model].predict().
在 AzureML 中，我创建了一个允许我去的玩具模型：
Web 输入 -> Python 脚本 -> 评分模型 -> Web 输出。
挑战：
我需要能够从 AzureML 上的 "Python Script" 函数内部调用 score_model，或者特别是预测方法，这样我就可以处理存储在字典中的循环和 n 个模型.结果（JSON 或数据帧）将被发送到 AzureML 的 Web 输出。
我在网上找到了一个 link (https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-execute-python-scripts) 让我很接近，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 中同时进行预测脚本，因此将预测方法作为局部变量调用，而不是调用先前训练的模型。我在网上只找到了有限的文档来解决这个问题，而我无法找到剩下的方法。我不确定这种类型的自定义是否尚不可用，或者我是否完全忽略了一些关键功能。
感谢您的帮助。
这里有两个可能有用的链接：
- AzureML Operationalization
- 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，只是你会 pickle 模型的字典。
请注意，此功能目前处于预览模式。
概览：
我有一个独特的 Python 模型，我们在字典中保存了 n 个经过训练的随机森林模型。我试图避免这种设置，但暂时这是必要的。在本地，我可以通过将数据帧传递给预测函数并遍历行来进行预测，为每一行调用适当的模型，例如 rf_models[model].predict().
在 AzureML 中，我创建了一个允许我去的玩具模型： Web 输入 -> Python 脚本 -> 评分模型 -> Web 输出。
挑战：
我需要能够从 AzureML 上的 "Python Script" 函数内部调用 score_model，或者特别是预测方法，这样我就可以处理存储在字典中的循环和 n 个模型.结果（JSON 或数据帧）将被发送到 AzureML 的 Web 输出。
我在网上找到了一个 link (https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-execute-python-scripts) 让我很接近，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 中同时进行预测脚本，因此将预测方法作为局部变量调用，而不是调用先前训练的模型。我在网上只找到了有限的文档来解决这个问题，而我无法找到剩下的方法。我不确定这种类型的自定义是否尚不可用，或者我是否完全忽略了一些关键功能。
感谢您的帮助。
这里有两个可能有用的链接：
- AzureML Operationalization
- 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，只是你会 pickle 模型的字典。
请注意，此功能目前处于预览模式。