Azure ML Webサービス+ Pandasデータフレームを照会するためのPython

Question

Pythonで機械学習以外のタスクにAzure ML Webサービスを使用したいと考えています。

私はこのようなパンダDFを持っている：

Id Value 
0 111 0.1 
1 222 7.3 
2 333 3.1 
3 444 5.0 

私は（idで特定の列の値は何ですか？）正常にこのDFを照会することができます

float(df.loc[pot['Id'] == 222, 'Value']) 

の目標は以下の通りであります

ここでは、Azure ML Webサービスでこの機能を使用して、機能がアップロードされたデータセットを修正ルックアップテーブルとして使用する機能を導入したいと考えています。私がしようとすると、

from azureml import services 
import pandas as pd 

@services.publish(workspace_id, workspace_token) 
@services.types(id=int) 
@services.returns(float) 
def my_func(id): 
    my_df = ws.datasets["uploaded_df.csv"].to_dataframe() 
    return float(my_df.loc[cent['Id'] == id, 'Value']) 

私はAzureのWebサービスにデプロイできますが、私は、引数としてID番号を取得する前uploadeデータセット内の値を探し、floatとして戻ってそれを与える関数を構築しましたテストクエリを実行するそれは固まってしまいます（詳細を覗くことさえありません）。ここでの問題は何ですか？

Answer 1

最初に、ここで何が起こっているのかをまず説明して、なぜ失敗したのかを理解しやすくしてください。

@servicesアノテーションは何をしますか？それが実際にAMLスタジオ（studio.azureml.netや地域と同等）にシングル「Pythonのスクリプトを実行する」モジュールで実験DAGを構築

2. その内容は、あなたの定義された関数を解凍し、着信に対してそれを適用しますデータ

Workspaceオブジェクトの機能は何ですか？

これは、提供されたStudio APIに接続し、 "ws.datasets"で使用するデータセットを抽出できます。

なぜそれが機能しませんか？

ネットワークアクセスのないマルチテナントサービスでEPSが実行されているため、機能がサンドボックスによってブロックされているため、機能しません（関数内でワークスペースオブジェクトを再初期化しても機能しません。 HTTPクライアントが閉じられ、後で再水和されたときに実際に何が起こるかを知る）

何ができますか？

1. あなたは、より直接的に、私はここを参照してください最初の問題解決に添え注釈を追加することができます。私は個人的にメーカーにコードをコピーして、そこからWebサービスを公開しますhttps://github.com/Azure/Azure-MachineLearning-ClientLibrary-Python/blob/master/azureml/services.py#L68
2. を - あなたに繰り返すことができ、そのように診断するのが難しいサービスを展開する前に、コードを入力してエラーメッセージをより早く確認してください。