Bei dem Test eines Machine Learning Real-time endpoints erscheint der Fehlercode 500

Question

In der Fehlermeldung steht, dass die Anzahl der Zeilen = 0 ist. Wie kann das sein, wenn ich als Input im Test mehrere Datensätze auswähle?

Failed to test endpoint

{"error":{"code":500,"message":"Internal Server Error. Run: Server internal error is from Module Score Model : Error occurs when executing node 7 with module Score Model.\nTraceback (most recent call last):\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/designer/serving/dagengine/dag.py", line 139, in _execute\n node_outputs = node.execute(node_global_params)\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/designer/serving/dagengine/dag_node.py", line 86, in execute\n results = self._module_host.execute(\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/designer/serving/dagengine/module_host.py", line 53, in execute\n return self._module_host.execute(deepcopy(dynamic_source_dict), deepcopy(global_parameters))\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/studio/modulehost/deployment_service_module_host.py", line 79, in execute\n output = self._method(**parameter_values)\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/studio/modulehost/module_reflector.py", line 76, in wrapper\n ret = func(*args, **validated_args)\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/studio/modules/ml/score/score_generic_module/score_generic_module.py", line 57, in run\n output_values = ScoreModelModule.score_generic(**input_values)\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/studio/modules/ml/score/score_generic_module/score_generic_module.py", line 69, in score_generic\n ScoreModelModule._validate_args(learner, test_data)\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/studio/modules/ml/score/score_generic_module/score_generic_module.py", line 65, in _validate_args\n InputParameterChecker.verify_data_table(test_data, cls._args.test_data.friendly_name)\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/studio/common/input_parameter_checker.py", line 20, in verify_data_table\n ErrorMapping.verify_number_of_rows_greater_than_or_equal_to(curr_row_count=data_table.number_of_rows,\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/studio/common/error.py", line 907, in verify_number_of_rows_greater_than_or_equal_to\n cls.throw(TooFewRowsInDatasetError(arg_name, required_row_count, curr_row_count))\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/studio/common/error.py", line 835, in throw\n raise err\nazureml.studio.common.error.TooFewRowsInDatasetError: Number of rows in input dataset "Dataset" is 0, less than allowed minimum of 1 row(s).\n\nThe above exception was the direct cause of the following exception:\n\nTraceback (most recent call last):\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/designer/serving/dagengine/request_handler.py", line 70, in handle_request\n response = processor.run(raw_data)\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/designer/serving/dagengine/processor.py", line 24, in run\n webservice_output, name2schema = self.dag.execute(webservice_input, global_parameters)\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/designer/serving/dagengine/dag.py", line 171, in execute\n dynamic_outputs = self._execute(graph_inputs, global_parameters)\n File "/azureml-envs/azureml_4ff7f00e049602698c9def2040d37613/lib/python3.8/site-packages/azureml/designer/serving/dagengine/dag.py", line 142, in _execute\n raise DagNodeExecutionError(node_index, node.module_name) from e\nazureml.designer.serving.dagengine.score_exceptions.DagNodeExecutionError: Error occurs when executing node 7 with module Score Model.\n","details":""}}

Answer 1

Hallo Andre,

Ein interner Serverfehler mit dem Statuscode 500 bedeutet, dass die von Azure Machine Learning bereitgestellte Infrastruktur fehlerhaft ist, wie in diesem Artikel beschrieben:

Problembehandlung bei der Bereitstellung und Bewertung von Onlineendpunkten > HTTP-Statuscodes

In Deinem Fall schlägt Azure Machine Learning aufgrund der Ausnahme fehl: Number of rows in input dataset "{arg_name}" is less than allowed minimum of {required_rows_count} row(s). Diese Ausnahme kann mit den folgenden Schritten behoben werden:

Öffnest Du die Komponente, das den Fehler zurückgegeben hat, und überprüfst Du das Eingabedataset und die Komponenteneigenschaften.

Überprüfst Du, ob das Eingabedataset nicht leer ist und ob genügend Datenzeilen vorhanden sind, um die in der Komponentenhilfe beschriebenen Anforderungen zu erfüllen.

Wenn Deine Daten aus einer externen Quelle geladen werden, stellst Du sicher, dass die Datenquelle verfügbar ist und dass keine Fehler oder Änderungen in der Datendefinition vorliegen, die dazu führen würden, dass der Importvorgang weniger Zeilen erhält.

Wenn Du eine Operation mit den der Komponente vorgelagerten Daten durchführst, die sich auf den Typ der Daten oder die Anzahl der Werte auswirken könnte, z. B. Operationen zur Bereinigung, Aufteilung oder Verknüpfung, überprüfst Du die Ausgaben dieser Operationen, um die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen zu ermitteln.

Weitere Informationen findest Du hier:

Ausnahmen und Fehlercodes für den Designer > Fehler 0021

Gruß,

Ivan Dragov