Azure ML中的模型部署

Question

我是一个蓝色的初学者。我正在使用本教程https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-and-where?tabs=python为本地web服务设置虚拟脚本，但出现了许多错误。这很奇怪，因为我使用了h5文件（涉及Keras和张量流的模型）来代替onxx文件。我用了密码

from azureml.core import Environment
from azureml.core.model import InferenceConfig

env = Environment(name="myenv")
conda_dep = CondaDependencies()
conda_dep.add_conda_package("tensorflow")
conda_dep.add_conda_package("pip")
conda_dep.add_pip_package("azureml-core")
conda_dep.add_pip_package("azureml-contrib-services")
env.python.conda_dependencies=conda_dep
inference_config = InferenceConfig(
    environment=env,
    source_directory="./source_dir",
    entry_script="./echo_score.py",
)
 

有一个错误

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement pickle (from -r /azureml-environment-setup/condaenv.4f206b3i.requirements.txt (line 5)) (from versions: none)

我试了很多次，但都出错了。有人能帮忙吗。 我的azureml核心是1.34.0和python版本3.8.11。我也不确定这是否是pickle协议错误。我的系统中的Pickle版本是4