Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

infer.py file from forecasting-pipelines sample folder

Đang mở
#1,878 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
azure, python
Lĩnh vực
cloud, machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách so sánh infer.py trong sample forecasting-pipelines với các vị trí traceback ở dòng 39 và 154, sau đó tái hiện inference pipeline bằng dữ liệu bán hàng và các đối số đã được báo cáo. Điều tra lỗi đăng ký dataset Azure ML và xác nhận rằng pipeline hoàn tất thành công mà không có lỗi invalid-file.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Hi
Im using the forecasting-pipelines sample, to build a training and inference pipeline. The training pipeline is running without error (I am using some public sales data) but the inferene pipeline is giving me this error:

/azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/python3.7/site-packages/sklearn/externals/joblib/init.py:15: FutureWarning: sklearn.externals.joblib is deprecated in 0.21 and will be removed in 0.23. Please import this functionality directly from joblib, which can be installed with: pip install joblib. If this warning is raised when loading pickled models, you may need to re-serialize those models with scikit-learn 0.21+.
warnings.warn(msg, category=FutureWarning)
args passed are:
ojmodel
dominicks_OJ_test_pipeline
oj-output
Sales
model.pkl
azureml-models/ojmodel/36/outputs/model.pkl
Importing plotly failed. Interactive plots will not work.
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
/bin/bash: /azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/libtinfo.so.6: no version information available (required by /bin/bash)
Validating arguments.
Arguments validated.
Successfully obtained datastore reference and path.
Uploading file to 2023-01-27-6571d9/7dc81504-f7db-43d2-b7f2-18f10c631e05/
Cleaning up all outstanding Run operations, waiting 300.0 seconds
1 items cleaning up...
Cleanup took 0.09214901924133301 seconds
Traceback (most recent call last):
File "infer.py", line 154, in
X_test_df, y_test, fitted_model, args.output_path, ouput_dataset_name
File "infer.py", line 39, in infer_forecasting_dataset_tcn
name=output_dataset_name,
File "/azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/python3.7/site-packages/azureml/data/_loggerfactory.py", line 132, in wrapper
return func(*args, **kwargs)
File "/azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/python3.7/site-packages/azureml/data/dataset_factory.py", line 655, in register_pandas_dataframe
dflow.write_to_parquet(directory_path=target_directory_path).run_local()
File "/azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/python3.7/site-packages/azureml/dataprep/api/_loggerfactory.py", line 273, in wrapper
return func(*args, **kwargs)
File "/azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/python3.7/site-packages/azureml/dataprep/api/dataflow.py", line 636, in run_local
_execute('Dataflow.run_local', self, span_context=to_dprep_span_context(span.get_context()))
File "/azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/python3.7/site-packages/azureml/dataprep/api/_dataframereader.py", line 608, in _execute
return clex_execute()
File "/azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/python3.7/site-packages/azureml/dataprep/api/_dataframereader.py", line 440, in clex_execute
anonymous_activity=activity_data, span_context=span_context
File "/azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/python3.7/site-packages/azureml/dataprep/api/_aml_helper.py", line 44, in wrapper
return send_message_func(op_code, message, cancellation_token)
File "/azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/python3.7/site-packages/azureml/dataprep/api/engineapi/api.py", line 159, in execute_anonymous_activity
response = self._message_channel.send_message('Engine.ExecuteActivity', message_args, cancellation_token)
File "/azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/python3.7/site-packages/azureml/dataprep/api/engineapi/engine.py", line 291, in send_message
raise_engine_error(response['error'])
File "/azureml-envs/azureml_d1809f029ef68d0db142d99e1cd4a92c/lib/python3.7/site-packages/azureml/dataprep/api/errorhandlers.py", line 10, in raise_engine_error
raise ExecutionError(error_response)
azureml.dataprep.api.errorhandlers.ExecutionError:
Error Code: ScriptExecution.ReadDataFrame.StreamAccess.Validation
Validation Error Code: Invalid
Validation Target: PreppyFile
Failed Step: 9cf6aeee-adcf-4f1e-acbd-b5529e4402ad
Error Message: ScriptExecutionException was caused by ReadDataFrameException.
Failed to read Pandas DataFrame form Python host. Make sure Dataflow is created directly from the source Pandas DataFrame.
StreamAccessException was caused by ValidationException.
Trying to read an invalid file. Missing sentinel value in the beginning
| session_id=b6a0e361-a061-4fb9-ba08-9567b9f3994b

I am using the infor.py copied directly from the sample "forecasting-pipelines" file - does it have to be change in some way? or is it something else that is causing the error?

´´´
inference_pipeline = Pipeline(ws, [inference_step])
inference_run = experiment.submit(inference_pipeline)
´´´

Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
4.4k
Fork
2.6k
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của Azure/MachineLearningNotebooks

Tất cả issue của Azure/MachineLearningNotebooks

Issue tương tự

Thêm issue về Cloud

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.