AzureML 多个模型存储在字典中答案

【问题标题】：AzureML multiple models stored in dictionaryAzureML 多个模型存储在字典中
【发布时间】：2017-08-08 18:58:06
【问题描述】：

概述：

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，但目前它是必要的。在我的本地，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，我创建了一个玩具模型，让我可以去： 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 脚本”函数内部调用 score_model，或者特别是 predict 方法，以便处理存储在 dict 中的循环和 n 个模型。结果（JSON 或数据帧）将发送到 AzureML 的 Web 输出。

我在网上找到了一个链接 (https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-execute-python-scripts)，让我很接近，但该示例显示了一个模型正在训练并用于在同一 Python 脚本中同时进行预测，因此将 predict 方法称为局部变量和不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，我无法解决剩下的问题。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。

【问题讨论】：

标签： python azure-machine-learning-studio

【解决方案1】：

这里有两个链接可能会有所帮助：

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，只是你会腌制你的模型字典。

请注意，此功能目前处于预览模式。

【讨论】：

谢谢你，Andrey，我到处寻找这样的例子。