在Python中使用Python生成的Azure web服务

Question

我在Python中使用microsoftazurewebservices时遇到了一个问题，当时该web服务首先从Python发布。我只使用Azure创建了一个web服务，然后使用批处理执行API帮助页面中的示例Python代码成功地使用了Python中的web服务。不过，我还想尝试用Python构建和训练我的机器学习模型，然后将web服务发布到Azure。在将web服务发布到Azure之后，我希望能够从Python再次调用它，以便预测新的数据集。在

我能够用Python训练一个模型，然后在Azure中成功地将其作为web服务发布。但是，当我尝试在Azure中使用此web服务时，遇到以下错误：

请求失败，状态代码为：401

{u'error'：{u'message'：u'请求未经授权访问资源。'，u'code'：u'未授权'，u'详细信息'：[{u'message'：u'提供的凭据无效。'，u'code'：u'ScoreRequestUnauthorized'}]}

我不确定是否有人有这方面的经验，以及调用Python创建的web服务是否与调用Azure中创建的web服务不同。我假设批处理执行代码中唯一不同于web服务的是webapi密钥和URL，因为我使用的是同一个存储帐户。我看不出我的钥匙在哪里失效了。在

我确实看到您可以在同一个会话中调用服务来预测如下数据：

# set up web service
@services.publish(workspace_id,authorization_token)
@services.types(feature1=float, feature2=float)
@services.returns(float)
def demo(feature1,feature2):

    feature_vector = [feature1,feature2]

    return clf2.predict(feature_vector)

# call published service and input new data 
demo.service(feature1,feature2)

但是，我不想每次运行代码时都重新训练模型并创建一个新的web服务，我希望选择重新训练模型并进行预测，或者只预测新数据而不训练新模型，但是我不确定如何在不调用web服务的情况下使用Python发布的web服务。在

提前谢谢！在

Answer 1

根据我的理解，我认为您希望通过Python中的http请求使用已发布的azuremlweb服务。在

根据错误信息，请求失败，状态代码401表示请求未命中头Authorization: Bearer <your-webservice-api key>。在

您可以在azuremlweb服务的仪表板页面上找到API密钥。在

作为参考，请参阅article。在