كيفية تقدم نموذج استوديو التعلم الآلي (الكلاسيكي) من تجربة إلى خدمة ويب

  • مقالة
  • قراءة خلال 7 دقائق

ينطبق على:This is a check mark, which means that this article applies to Machine Learning Studio (classic). استوديو التعلم الآلي (كلاسيكي) This is an X, which means that this article does not apply to Azure Machine Learning.Azure التعلم الآلي

هام

سينتهي دعم Machine Learning Studio (classic) في 31 أغسطس 2024. نوصي بالانتقال إلى zure Machine Learning بحلول ذلك التاريخ.

ابتداء من 1 ديسمبر 2021، لن تتمكن من إنشاء موارد Machine Learning Studio (classic). خلال 31 أغسطس 2024، يمكنك الاستمرار في استخدام موارد Machine Learning Studio (classic) الموجودة.

يتم الآن استبعاد وثائق ML Studio (classic) وقد لا يتم تحديثها في المستقبل.

يوفر التعلم الآلي Studio (الكلاسيكي) لوحة تفاعلية تسمح لك بتطوير تجربة تمثل نموذج تحليل تنبؤي وتشغيلها واختبارها وتكرارها. هناك مجموعة واسعة من الوحدات المتاحة التي يمكنها:

  • إدخال البيانات في تجربتك
  • معالجة البيانات
  • تدريب نموذج باستخدام خوارزميات التعلم الآلي
  • تسجيل نتيجة النموذج
  • تقييم النتائج
  • القيم النهائية للمخرجات

بمجرد أن تصبح راضيا عن تجربتك، يمكنك نشرها كخدمة ويب التعلم الآلي (كلاسيكية) أو خدمة Azure التعلم الآلي Web حتى يتمكن المستخدمون من إرسال بيانات جديدة إليها وتلقي النتائج مرة أخرى.

في هذه المقالة ، نقدم نظرة عامة على آليات كيفية تقدم نموذج التعلم الآلي الخاص بك من تجربة تطوير إلى خدمة ويب قيد التشغيل.

ملاحظة

هناك طرق أخرى لتطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها، ولكن هذه المقالة تركز على كيفية استخدام التعلم الآلي Studio (الكلاسيكي). على سبيل المثال، لقراءة وصف لكيفية إنشاء خدمة ويب تنبؤية كلاسيكية باستخدام R، راجع منشور المدونة إنشاء & نشر تطبيقات ويب تنبؤية باستخدام RStudio وAzure التعلم الآلي studio.

على الرغم من أن التعلم الآلي Studio (كلاسيكي) مصمم لمساعدتك في تطوير نموذج تحليل تنبؤي ونشره، إلا أنه من الممكن استخدام Studio (كلاسيكي) لتطوير تجربة لا تتضمن نموذج تحليل تنبؤي. على سبيل المثال، قد تقوم التجربة فقط بإدخال البيانات ومعالجتها ثم إخراج النتائج. تماما مثل تجربة التحليل التنبؤي، يمكنك نشر هذه التجربة غير التنبؤية كخدمة ويب، ولكنها عملية أبسط لأن التجربة لا تقوم بتدريب أو تسجيل نموذج التعلم الآلي. على الرغم من أنه ليس من المعتاد استخدام Studio (الكلاسيكي) بهذه الطريقة ، إلا أننا سندرجه في المناقشة حتى نتمكن من تقديم شرح كامل لكيفية عمل Studio (الكلاسيكي).

تطوير ونشر خدمة ويب تنبؤية

فيما يلي المراحل التي يتبعها الحل النموذجي أثناء تطويره ونشره باستخدام التعلم الآلي Studio (كلاسيكي):

Deployment flow

الشكل 1 - مراحل نموذج التحليل التنبؤي النموذجي

تجربة التدريب

التجربة التدريبية هي المرحلة الأولية من تطوير خدمة الويب الخاصة بك في التعلم الآلي Studio (كلاسيكي). الغرض من تجربة التدريب هو منحك مكانا لتطوير نموذج التعلم الآلي واختباره وتكراره وتدريبه في نهاية المطاف. يمكنك حتى تدريب نماذج متعددة في وقت واحد أثناء بحثك عن أفضل حل ، ولكن بمجرد الانتهاء من التجربة ، ستختار نموذجا واحدا مدربا وتزيل الباقي من التجربة. للحصول على مثال على تطوير تجربة تحليل تنبؤي، راجع تطوير حل تحليلات تنبؤية لتقييم مخاطر الائتمان في استوديو التعلم الآلي (كلاسيكي)".

التجربة التنبؤية

بمجرد حصولك على نموذج مدرب في تجربتك التدريبية، انقر فوق إعداد خدمة ويب وحدد خدمة ويب التنبؤية في التعلم الآلي Studio (كلاسيكي) لبدء عملية تحويل تجربتك التدريبية إلى تجربة تنبؤية. الغرض من التجربة التنبؤية هو استخدام نموذجك المدرب لتسجيل بيانات جديدة، بهدف أن تصبح قيد التشغيل في نهاية المطاف كخدمة Azure Web.

يتم هذا التحويل من أجلك من خلال الخطوات التالية:

  • تحويل مجموعة الوحدات المستخدمة للتدريب إلى وحدة واحدة وحفظها كنموذج مدرب
  • القضاء على أي وحدات غريبة لا علاقة لها بالتسجيل
  • إضافة منافذ الإدخال والإخراج التي ستستخدمها خدمة الويب النهائية

قد يكون هناك المزيد من التغييرات التي تريد إجراؤها لإعداد تجربتك التنبؤية للنشر كخدمة ويب. على سبيل المثال، إذا كنت تريد أن تقوم خدمة ويب بإخراج مجموعة فرعية فقط من النتائج، فيمكنك إضافة وحدة نمطية للتصفية قبل منفذ الإخراج.

في عملية التحويل هذه، لا يتم تجاهل تجربة التدريب. عند اكتمال العملية، لديك علامتا تبويب في Studio (كلاسيكي): واحدة للتجربة التدريبية والأخرى للتجربة التنبؤية. وبهذه الطريقة يمكنك إجراء تغييرات على تجربة التدريب قبل نشر خدمة ويب وإعادة إنشاء التجربة التنبؤية. أو يمكنك حفظ نسخة من التجربة التدريبية لبدء سطر آخر من التجريب.

ملاحظة

عند النقر فوق خدمة ويب التنبؤية ، تبدأ عملية تلقائية لتحويل تجربة التدريب إلى تجربة تنبؤية، وهذا يعمل بشكل جيد في معظم الحالات. إذا كانت تجربتك التدريبية معقدة (على سبيل المثال، لديك مسارات متعددة للتدريب تنضم إليها معا)، فقد تفضل إجراء هذا التحويل يدويا. لمزيد من المعلومات، راجع كيفية إعداد النموذج للنشر في التعلم الآلي Studio (كلاسيكي)".

خدمة الويب

بمجرد أن تكون مقتنعا بأن تجربتك التنبؤية جاهزة، يمكنك نشر خدمتك إما كخدمة ويب كلاسيكية أو كخدمة ويب جديدة استنادا إلى Azure Resource Manager. لتشغيل النموذج الخاص بك عن طريق نشره كخدمة ويب كلاسيكية التعلم الآلي، انقر فوق نشر خدمة ويب وحدد نشر خدمة ويب [كلاسيكية]. للنشر كخدمة ويب التعلم الآلي جديدة، انقر فوق نشر خدمة ويب وحدد نشر خدمة ويب [جديد]. يمكن للمستخدمين الآن إرسال البيانات إلى النموذج الخاص بك باستخدام واجهة برمجة تطبيقات REST لخدمة الويب وتلقي النتائج مرة أخرى. لمزيد من المعلومات، راجع كيفية استهلاك خدمة ويب التعلم الآلي.

الحالة غير النموذجية: إنشاء خدمة ويب غير تنبؤية

إذا لم تقم تجربتك بتدريب نموذج تحليل تنبؤي، فلن تحتاج إلى إنشاء كل من تجربة التدريب وتجربة تسجيل النقاط - فهناك تجربة واحدة فقط، ويمكنك نشرها كخدمة ويب. يكتشف التعلم الآلي Studio (الكلاسيكي) ما إذا كانت تجربتك تحتوي على نموذج تنبؤي من خلال تحليل الوحدات النمطية التي استخدمتها.

بعد تكرار تجربتك والرضا عنها:

  1. انقر فوق إعداد خدمة ويب وحدد إعادة تدريب خدمة ويب - تتم إضافة عقد الإدخال والإخراج تلقائيا
  2. انقر فوق "Run"
  3. انقر فوق نشر خدمة ويب وحدد نشر خدمة ويب [كلاسيكية] أو نشر خدمةويب[جديد] استنادا إلى البيئة التي تريد النشر عليها.

يتم الآن نشر خدمة الويب الخاصة بك، ويمكنك الوصول إليها وإدارتها تماما مثل خدمة ويب التنبؤية.

تحديث خدمة الويب الخاصة بك

الآن بعد أن قمت بنشر تجربتك كخدمة ويب، ماذا لو كنت بحاجة إلى تحديثها؟

يعتمد ذلك على ما تحتاج إلى تحديثه:

تريد تغيير الإدخال أو الإخراج، أو تريد تعديل كيفية معالجة خدمة ويب للبيانات

إذا كنت لا تقوم بتغيير النموذج، ولكنك تقوم فقط بتغيير كيفية معالجة خدمة ويب للبيانات، فيمكنك تحرير التجربة التنبؤية ثم النقر فوق نشر خدمة ويب وتحديد نشر خدمة ويب [كلاسيكية] أو نشر خدمة ويب [جديد] مرة أخرى. يتم إيقاف خدمة ويب ويتم نشر التجربة التنبؤية المحدثة وإعادة تشغيل خدمة ويب.

في ما يلي مثال: افترض أن تجربتك التنبؤية تعرض الصف بأكمله من بيانات الإدخال مع النتيجة المتوقعة. قد تقرر أنك تريد أن تقوم خدمة ويب بإرجاع النتيجة فقط. حتى تتمكن من إضافة وحدة نمطية Project الأعمدة في التجربة التنبؤية، قبل منفذ الإخراج مباشرة، لاستبعاد أعمدة أخرى غير النتيجة. عند النقر فوق نشر خدمة ويب وتحديد نشر خدمة ويب [كلاسيكية] أو نشر خدمة ويب [جديد] مرة أخرى، يتم تحديث خدمة ويب.

تريد إعادة تدريب النموذج باستخدام بيانات جديدة

إذا كنت ترغب في الاحتفاظ بنموذج التعلم الآلي الخاص بك ، ولكنك ترغب في إعادة تدريبه ببيانات جديدة ، فلديك خياران:

  1. إعادة تدريب النموذج أثناء تشغيل خدمة الويب - إذا كنت ترغب في إعادة تدريب النموذج أثناء تشغيل خدمة الويب التنبؤية، فيمكنك القيام بذلك عن طريق إجراء تعديلين على تجربة التدريب لجعلها تجربة إعادة تدريب، ثم يمكنك نشرها كخدمة ويب لإعادة التدريب. للحصول على إرشادات حول كيفية القيام بذلك، راجع إعادة تدريب نماذج التعلم الآلي برمجيا.

  2. ارجع إلى تجربة التدريب الأصلية واستخدم بيانات تدريب مختلفة لتطوير نموذجك - ترتبط تجربتك التنبؤية بخدمة الويب ، ولكن تجربة التدريب لا ترتبط مباشرة بهذه الطريقة. إذا قمت بتعديل تجربة التدريب الأصلية والنقر فوق إعداد خدمة ويب، فستقوم بإنشاء تجربة تنبؤية جديدة والتي عند نشرها ستنشئ خدمة ويبجديدة. لا يقوم فقط بتحديث خدمة الويب الأصلية.

    إذا كنت بحاجة إلى تعديل التجربة التدريبية، فافتحها وانقر على حفظ باسم لإنشاء نسخة. سيؤدي ذلك إلى ترك تجربة التدريب الأصلية والتجربة التنبؤية وخدمة الويب سليمة. يمكنك الآن إنشاء خدمة ويب جديدة مع التغييرات التي أجريتها. بمجرد نشر خدمة الويب الجديدة ، يمكنك بعد ذلك تحديد ما إذا كنت تريد إيقاف خدمة الويب السابقة أو الاحتفاظ بها قيد التشغيل إلى جانب الخدمة الجديدة.

تريد تدريب نموذج مختلف

إذا كنت ترغب في إجراء تغييرات على تجربتك التنبؤية الأصلية ، مثل تحديد خوارزمية تعلم آلي مختلفة ، وتجربة طريقة تدريب مختلفة ، وما إلى ذلك ، فأنت بحاجة إلى اتباع الإجراء الثاني الموضح أعلاه لإعادة تدريب نموذجك: افتح تجربة التدريب ، وانقر فوق حفظ باسم لعمل نسخة ، ثم ابدأ في المسار الجديد لتطوير نموذجك ، إنشاء التجربة التنبؤية، ونشر خدمة الويب. سيؤدي ذلك إلى إنشاء خدمة ويب جديدة لا علاقة لها بالخدمة الأصلية - يمكنك تحديد أي منها ، أو كليهما ، سيستمر في التشغيل.

الخطوات التالية

لمزيد من التفاصيل حول عملية التطوير والتجربة ، راجع المقالات التالية:

للحصول على أمثلة على العملية برمتها، انظر: