Azure中score.py调用自定义Python数据清洗脚本及模块报错咨询

首先明确：可以在score.py内调用自行编写的清洗脚本，模块找不到报错是路径配置问题，按以下步骤修改即可：

问题根因 #

Azure ACI部署推理服务时，score.py的默认执行工作目录与本地开发环境不一致，系统路径sys.path不会自动包含score.py所在的目录，因此即便脚本、配置文件与score.py放在同一目录也会导入失败。

具体修改步骤 #

• 第一步：确保部署打包时已将cpp_data_prep_methods.py、依赖的csv/txt文件与score.py放在同一级目录，配置推理环境时需指定包含所有这些文件的文件夹作为源目录，不要仅单独上传score.py文件。
• 第二步：取消原有注释的路径添加代码，替换为动态获取当前脚本目录的逻辑，加到导入自定义模块之前：

import sys
import os
# 新增：将当前score.py所在目录加入系统路径
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
from cpp_data_prep_methods import *

• 第三步：如果cpp_data_prep_methods.py内部读取csv/txt用了相对路径，统一修改为基于脚本路径的绝对路径，示例如下：

# 假设要读取同目录下的config.csv
csv_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "config.csv")

• 第四步：修复现有代码的两处隐含错误：
  1. 新增Model类的导入语句：from azureml.core.model import Model，否则调用Model.get_model_path会报错
  2. 删除全局的init()调用，Azure ML推理服务会自动执行init函数，手动全局调用会提前触发模型加载逻辑导致报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者masterp