Azure ML计算实例如何对外暴露监听端口的Gradio应用？

我在Azure ML计算实例中运行了一个监听特定端口的Gradio应用，未使用Docker，仅为基础Python应用。我希望将该端口对外暴露，以便通过计算实例的URL/IP访问应用，当前无需考虑安全性，且不想使用Docker（了解自定义应用方案）。

已尝试的操作：

• 通过sudo ufw allow <port>开放计算实例防火墙端口
• 尝试以下访问方式：
  • http(s)://<compute-ip>:<port> - 超时
  • https://<compute>.<location>.instances.azureml.ms:<port> - 超时
  • https://<compute>-<port>.<location>.instances.azureml.ms/ - 可加载应用，但除根URL外其他路由均报错，提示{"detail":"Method Not Allowed"}

核心疑问：如何解决该问题？是否可通过配置计算实例允许路由URL？还是必须使用Docker+自定义应用方案？

问题根源 #

Azure ML计算实例的反向代理机制会将https://<compute>-<port>.<location>.instances.azureml.ms/这类URL的请求转发到实例内部端口，但Gradio应用的非根路由（如/predict、/queue等）默认使用POST方法，Azure ML代理在转发时的路由映射或请求方法处理逻辑，会导致这类非根路由触发"Method Not Allowed"错误。

无需Docker的解决办法 #

1. 调整Gradio应用启动参数
   启动Gradio时指定server_name="0.0.0.0"让应用监听所有网卡，同时设置root_path="/"确保路由与代理转发路径匹配：

   import gradio as gr
   
   def demo_func(input_text):
       return f"处理结果：{input_text}"
   
   if __name__ == "__main__":
       gr.Interface(fn=demo_func, inputs="text", outputs="text").launch(
           server_port=<你的目标端口>,
           server_name="0.0.0.0",
           root_path="/"
       )
   

   若使用Gradio Blocks模式，同样需添加这两个参数。

2. 配置计算实例的网络安全组（NSG）
   进入Azure门户，找到目标Azure ML工作区→计算实例→对应实例→「网络」选项卡，确认关联的NSG入站规则已允许<目标端口>的TCP流量（仅开放该端口即可，无需额外配置）。

   注意：Azure ML计算实例的公网IP属于代理层，直接用IP+端口访问会超时，必须使用https://<compute>-<port>.<location>.instances.azureml.ms/格式的URL。

3. 升级Gradio版本
   旧版本Gradio存在代理路由兼容性问题，执行以下命令升级到最新稳定版：

   pip install --upgrade gradio
   

是否必须使用Docker？ #

不需要。通过上述调整应用启动参数和NSG规则，即可在不依赖Docker的前提下正常访问所有路由。Docker+自定义应用方案属于生产级部署的规范方式，但开发场景下直接调整配置就能解决问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vlad Iliescu