azure - 如何使用 Azure InferenceSchema 包为具有嵌套结构的字典生成推理架构？

Question

在 AzureML Web 服务的高级评分脚本中，为了自动生成 Web 服务的架构，我们在构造函数中为定义的类型对象之一提供输入和/或输出的示例。类型和示例用于自动创建模式。为了使用模式生成，我们包含开源推理模式包版本 1.1.0 或更高版本。我能找到的类型包括 Numpy 类型、Pandas 类型、抽象参数类型。我们如何定义(通用)格式的嵌套字典的架构:

{    "top_level_key": [
                         {"nested_key_1": "string_1",
                          "nested_key_2": <float_number>, 
                          "nested_key_3": <True/False>}
                      ]
}

Answer 1

我们没有好的方法来扩展对通用 Python 类对象的处理。但是，我们计划添加对此的支持，主要是通过提供有关必要 Hook 的更多信息，并允许用户扩展基类来实现 Hook 以匹配所需的类结构。目前支持以下类型:

Pandas NumPy pyspark标准Python对象

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-advanced-entry-script#automatically-generate-a-swagger-schema