使用Python SDK V2调用Azure ML批量端点时遇BY_POLICY错误求解决

• 检查批量推理配额
  确认工作区所在区域的批量推理配额是否耗尽。在Azure门户的ML工作区中查看配额使用情况，若配额不足，提交配额提升申请。

• 验证输入数据访问权限
  确保my_test_data_input指向的存储资源（如Blob存储）配置了正确的访问策略：

  • 批量端点的托管标识需对存储容器拥有读取权限
  • 若使用SAS URI，确认其权限范围、有效期符合要求且未被撤销

• 排查Azure Policy限制
  检查工作区或订阅级别的Azure Policy是否限制批量作业创建：

  • 确认是否存在禁止创建批量推理作业的策略
  • 验证部署的计算目标（如AML计算集群）是否符合策略中的资源限制（例如虚拟机SKU、实例数限制）

• 核对作业配置参数
  确保invoke调用的参数符合端点要求：

  • 确认deployment_name对应的部署处于正常运行状态
  • 检查输入数据的格式、路径是否与部署的评分脚本预期一致
  • 若部署配置了并发限制，确认当前提交的作业数未超过阈值

辅助排查代码示例 #

# 检查输入数据有效性
print(f"输入数据路径: {my_test_data_input.path}")
print(f"输入数据类型: {my_test_data_input.type}")

# 验证端点和部署状态
endpoint = ml_client.batch_endpoints.get("test-batch-v2")
deployment = ml_client.batch_deployments.get("test-deploy1", endpoint_name="test-batch-v2")
print(f"部署状态: {deployment.status}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mallikarjuna reddy