model.predict_proba is not working in scoring script for classification
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評估
- 難度
- 4/5
- 預估耗時
- 3-5 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 類型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要釐清
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- azure, jupyter-notebook, python
研究方向
從 scoring_script.py 開始，尤其檢查 run 函式及其輸入／輸出 schema，然後檢查 ManagedOnlineDeployment CodeConfiguration。使用所示的 model.predict_proba 呼叫重現已部署的請求，並將其回應與本機結果進行比較。當已部署 scoring 的回應包含類別機率，而不只是類別標籤時，即表示完成。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
This is run function. But My output of test data is class only not probabilities.
@input_schema('data', PandasParameterType(input_sample))
@output_schema(NumpyParameterType(output_sample))
def run(data):
result=model.predict_proba(data)
return result.tolist()
My deployement Function for reference
deployment = ManagedOnlineDeployment(
name=deployment_name,
endpoint_name=online_endpoint_name,
model=registered_model.id,
instance_type="Standard_F4s_v2",
instance_count=1,
code_configuration=CodeConfiguration(
code="./artifact_downloads/outputs",
scoring_script="scoring_script.py",
),
liveness_probe=ProbeSettings(
failure_threshold=30,
success_threshold=1,
timeout=2,
period=10,
initial_delay=2000,
),
readiness_probe=ProbeSettings(
failure_threshold=10,
success_threshold=1,
timeout=10,
period=10,
initial_delay=2000,
),
)
- 主要語言
- Jupyter Notebook
- 星號
- 4.4k
- 分支
- 2.6k
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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