如何从 Azure ML 管道脚本步骤注册 model

Question

我在 AzureML 中运行pipeline.submit() ，它有一个PythonScriptStep 。 在这一步中，我从 tensorflow-hub 下载了一个 model ，重新训练并保存为.zip ，最后，我想将它注册到 Z3A580F142203677F153Z30898F6 但由于在脚本内部我没有工作区， Model.register()并非如此。 所以我正在尝试使用Run.register_model()方法，如下所示：

os.replace(os.path.join('.', archive_name + '.zip'), 
           os.path.join('.', 'outputs', archive_name + '.zip'))

print(os.listdir('./outputs'))
print('========================')

run_context = Run.get_context()
finetuning_model = run_context.register_model(model_name='finetuning_similarity_model',
                                              model_path=os.path.join(archive_name+'.zip'),
                                              tags={},
                                              description="Finetuning Similarity model")

但是后来我遇到了一个错误：

ErrorResponse { "error": { "message": "Could not locate the provided model_path retrained.zip 在上传到运行的文件集中：

尽管我在.zip目录中有重新训练的./outputs ，我们可以从日志中看到：

['retrained.zip']
========================

我想我做错了什么？

Answer 1

在尝试注册 model 之前，我可以通过将 model 显式上传到运行历史记录中来解决相同的问题（ ModelPathNotFoundException ）：

run.upload_file("outputs/my_model.pickle", "outputs/my_model.pickle")

我发现这很令人惊讶，因为在许多官方示例中以及根据upload_file() 文档都没有提到这一点：

运行自动捕获指定 output 目录中的文件，大多数运行类型默认为“./outputs”。 仅当需要上传其他文件或未指定 output 目录时才使用 upload_file。

Answer 2

看起来这里缺少路径的一部分：

model_path=os.path.join(archive_name+'.zip')

路径是否应该包括输出子文件夹，像这样？

model_path=os.path.join("./outputs",archive_name+'.zip')