機械学習モデルを Azure にデプロイする

[アーティクル]
06/03/2023

適用対象:Azure CLI ML 拡張機能 v1 Python SDK azureml v1

機械学習またはディープラーニングモデルを Web サービスとして Azure クラウドにデプロイする方法について説明します。

注意

Azure Machine Learning のエンドポイント (v2) では、デプロイが改善され、シンプルになります。エンドポイントは、リアルタイムシナリオとバッチ推論の両方をサポートします。エンドポイントは、複数のコンピューティングの種類にわたってモデルデプロイを起動および管理するための統一インターフェイスを提供します。「Azure Machine Learning エンドポイントとは」を参照してください。

モデルをデプロイするためのワークフロー

モデルをどこにデプロイするかに関係なく、ワークフローは同様です。

モデルを登録します。
エントリスクリプトを用意します。
推論構成を準備します。
モデルをローカルにデプロイして、すべてが正しく動作することを確認します。
コンピューティングターゲットを選択します。
モデルをクラウドにデプロイします。
結果の Web サービスをテストします。

機械学習デプロイワークフローに関連する概念の詳細については、Azure Machine Learning でのモデルの管理、デプロイ、監視に関する記事を参照してください。

適用対象:Azure CLI ML 拡張機能 v1

重要

この記事の Azure CLI コマンドの一部では、Azure Machine Learning 用に azure-cli-ml、つまり v1 の拡張機能を使用しています。 v1 拡張機能のサポートは、2025 年 9 月 30 日に終了します。その日付まで、v1 拡張機能をインストールして使用できます。

2025 年 9 月 30 日より前に、ml (v2) 拡張機能に移行することをお勧めします。 v2 拡張機能の詳細については、Azure ML CLI 拡張機能と Python SDK v2 に関するページを参照してください。

Azure Machine Learning ワークスペース。詳細については、ワークスペースリソースの作成に関するページを参照してください。
モデルです。この記事の例では、事前トレーニング済みのモデルを使用します。
コンピューティングインスタンスなどの、Docker を実行できるコンピューター。

ワークスペースに接続する

Azure CLI
Python SDK

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アクセスできるワークスペースを表示するには、次のコマンドを使用します。

az login
az account set -s <subscription>
az ml workspace list --resource-group=<resource-group>

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from azureml.core import Workspace
ws = Workspace(subscription_id="<subscription_id>",
               resource_group="<resource_group>",
               workspace_name="<workspace_name>")

SDK を使用してワークスペースに接続する方法の詳細については、Azure Machine Learning SDK for Python のドキュメントをご覧ください。

モデルを登録する

展開する機械学習サービスには通常、次のものが必要です。

デプロイする特定のモデルを表すリソース (例: Pytorch モデルのファイル)
特定の入力に対してモデルを実行するサービス上で実行されるコード。

Azure Machine Learnings では、サービスを 2 つの部分に分けて展開することにより、それまでと同じコードを維持しつつモデルを更新できます。コードとは "別に" モデルをアップロードする仕組みを "モデルの登録" と定義しています。

モデルを登録すると、そのモデルは (ワークスペースの既定のストレージアカウントの) クラウドにアップロードされ、Web サービスを実行しているコンピューターにマウントされます。

次の例では、モデルを登録する方法を示します。

重要

自分で作成したモデルまたは信頼できるソースから取得したモデルのみを使用する必要があります。多数の一般的な形式でセキュリティの脆弱性が発見されているため、シリアル化されたモデルはコードとして扱う必要があります。また、偏りのある出力や不正確な出力を提供するように、モデルが悪意のある目的で意図的にトレーニングされる場合もあります。

Azure CLI
Python SDK

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次のコマンドでは、モデルがダウンロードされ、Azure Machine Learning ワークスペースに登録されます。

wget https://aka.ms/bidaf-9-model -O model.onnx --show-progress
az ml model register -n bidaf_onnx \
    -p ./model.onnx \
    -g <resource-group> \
    -w <workspace-name>

-p を、登録したいフォルダまたはファイルのパスに設定してください。

az ml model register の詳細については、リファレンスドキュメントを参照してください。

Azure Machine Learning トレーニングジョブからモデルを登録する

Azure Machine Learning トレーニングジョブによって以前に作成したモデルを登録する必要がある場合は、実験、実行、およびモデルへのパスを指定できます。

az ml model register -n bidaf_onnx --asset-path outputs/model.onnx --experiment-name myexperiment --run-id myrunid --tag area=qna

--asset-path パラメーターは、クラウドでのモデルの場所を示します。この例では、1 つのファイルへのパスが使用されます。モデルの登録に複数のファイルを含めるには、--asset-path を、それらのファイルが含まれているフォルダーのパスに設定します。

az ml model register の詳細については、リファレンスドキュメントを参照してください。

ローカルファイルからモデルを登録する

モデルのローカルパスを指定することで、モデルを登録できます。ローカルコンピューター上のフォルダーまたは単一のファイルのパスを指定できます。

import urllib.request
from azureml.core.model import Model

# Download model
urllib.request.urlretrieve("https://aka.ms/bidaf-9-model", "model.onnx")

# Register model
model = Model.register(ws, model_name="bidaf_onnx", model_path="./model.onnx")

モデルの登録に複数のファイルを含めるには、model_path を、それらのファイルが含まれているフォルダーのパスに設定します。

詳細については、Model クラスのドキュメントを参照してください。

Azure Machine Learning トレーニングジョブからモデルを登録する

SDK を使用してモデルをトレーニングする場合、モデルのトレーニング方法に応じて、Run オブジェクトまたは AutoMLRun オブジェクトのいずれかを受け取ることができます。各オブジェクトは、実験の実行によって作成されたモデルを登録するために使用できます。

azureml.core.Run オブジェクトからモデルを登録する

適用対象:Python SDK azureml v1
```
model = run.register_model(model_name='bidaf_onnx',
                           tags={'area': 'qna'},
                           model_path='outputs/model.onnx')
print(model.name, model.id, model.version, sep='\t')
```
model_path パラメーターは、クラウドでのモデルの場所を示します。この例では、1 つのファイルへのパスが使用されます。モデルの登録に複数のファイルを含めるには、model_path を、それらのファイルが含まれているフォルダーのパスに設定します。詳細については、Run.register_model のドキュメントを参照してください。
azureml.train.automl.run.AutoMLRun オブジェクトからモデルを登録する

適用対象:Python SDK azureml v1
```
description = 'My AutoML Model'
model = run.register_model(description = description,
                            tags={'area': 'qna'})

print(run.model_id)
```
この例では、metric パラメーターと iteration パラメーターが指定されていません。これにより、最適なプライマリメトリックを持つイテレーションが登録されます。実行から返された model_id 値がモデル名の代わりに使用されます。

詳細については、AutoMLRun.register_model のドキュメントを参照してください。

登録済みモデルを AutoMLRun からデプロイするには、Azure Machine Learning スタジオのワンクリックデプロイボタンから行うことをお勧めします。

Note

ワークスペース UI ポータルを使用して、ローカルファイルからモデルを登録することもできます。

現在、UI でローカルモデルファイルをアップロードするには、次の 2 つのオプションがあります。

v2 モデルを登録するローカルファイルから。
v1 モデルを登録する (フレームワークに基づく) ローカルファイルから。

SDKv1/CLIv1 を使用して Web サービスとしてデプロイできるのは、(フレームワークに基づく) ローカルファイルからの入口を介して登録されたモデル (v1 モデルと呼ばれる) のみであることに注意してください。

ダミーエントリスクリプトを用意する

エントリスクリプトは、デプロイされた Web サービスに送信されたデータを受け取り、それをモデルに渡します。次に、クライアントに対するモデルの応答が返されます。 このスクリプトはこのモデルに固有のものです。エントリスクリプトでは、モデルが受け入れ、返すデータを認識する必要があります。

エントリスクリプトでは、次の 2 つの処理を実行する必要があります。

モデルの読み込み (init() という関数を使用)
入力データでのモデルの実行 (run() という関数を使用)

最初のデプロイでは、受け取ったデータを出力するダミーのエントリスクリプトを使用します。

import json


def init():
    print("This is init")


def run(data):
    test = json.loads(data)
    print(f"received data {test}")
    return f"test is {test}"

このファイルを source_dir という名前のディレクトリ内にecho_score.py として保存します。このダミースクリプトによって、送信したデータが返されるため、モデルは使用されません。ただし、スコアリングスクリプトが実行されていることをテストするのに役立ちます。

推論構成を定義する

推論構成には、Web サービスの初期化時に使用する Docker コンテナーとファイルを記述します。 Web サービスを展開するときは、ソースディレクトリにあるすべてのファイル (サブディレクトリを含む) を圧縮してクラウドにアップロードします。

下の推論構成では、展開する機械学習サービスで、./source_dir ディレクトリの echo_score.py ファイルによって受信要求を処理することと、project_environment 環境で指定した Python パッケージを Docker イメージで使用することを指定しています。

プロジェクトの環境を作成するときは、任意の Azure Machine Learning 推論でキュレーションされた環境を、ベースの Docker イメージとして使用できます。必要な依存関係がそこにインストールされ、作成された Docker イメージが、皆さまのワークスペースに紐付いたレポジトリに保存されます。

注意

Azure Machine Learning の推論ソースディレクトリのアップロードでは、 .gitignore または .amlignore が考慮されません

Azure CLI
Python SDK

適用対象:Azure CLI ML 拡張機能 v1

最小限の推論構成は、次のように記述することができます。

{
    "entryScript": "echo_score.py",
    "sourceDirectory": "./source_dir",
    "environment": {
        "docker": {
            "arguments": [],
            "baseDockerfile": null,
            "baseImage": "mcr.microsoft.com/azureml/openmpi3.1.2-ubuntu18.04",
            "enabled": false,
            "sharedVolumes": true,
            "shmSize": null
        },
        "environmentVariables": {
            "EXAMPLE_ENV_VAR": "EXAMPLE_VALUE"
        },
        "name": "my-deploy-env",
        "python": {
            "baseCondaEnvironment": null,
            "condaDependencies": {
                "channels": [],
                "dependencies": [
                    "python=3.6.2",
                    {
                        "pip": [
                            "azureml-defaults"
                        ]
                    }
                ],
                "name": "project_environment"
            },
            "condaDependenciesFile": null,
            "interpreterPath": "python",
            "userManagedDependencies": false
        },
        "version": "1"
    }
}

dummyinferenceconfig.json という名前でこのファイルを保存します。

推論構成に関する詳細な説明については、こちらの記事を参照してください。

次の例で、上で用意したダミーのスコアリングスクリプトを使用して、pip 関連の依存関係がない最小の環境を作成する方法を示します。

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

env = Environment(name="project_environment")
dummy_inference_config = InferenceConfig(
    environment=env,
    source_directory="./source_dir",
    entry_script="./echo_score.py",
)

環境の詳細については、トレーニングとデプロイのための環境の作成と管理に関する記事を参照してください。

推論構成の詳細については、InferenceConfig クラスのドキュメントを参照してください。

デプロイ構成を定義する

デプロイ構成では、Web サービスが実行するために必要とするメモリとコアの量を指定します。また、基になる Web サービスの構成の詳細も提供します。展開構成ではたとえば、メモリ 2 GB、CPU コア 2 個、GPU コア 1 個をサービスで使用し、自動スケーリングを有効にすることを指定できます。

デプロイ構成で使用できるオプションは、選択するコンピューティングターゲットによって異なります。ローカルに展開する場合は、Web サービスで使用するポートだけを指定できます。

Azure CLI
Python SDK

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deploymentconfig.json ドキュメントのエントリは、LocalWebservice.deploy_configuration のパラメーターにマッピングされます。次の表は、JSON ドキュメントのエントリとメソッド用パラメーターの間のマッピングについてまとめたものです。

JSON エンティティ	メソッドパラメーター	説明
`computeType`	NA	コンピューティングターゲット。ローカルターゲットの場合、値は `local` である必要があります。
`port`	`port`	サービスの HTTP エンドポイントを公開するローカルポート。

この JSON は、CLI で使用するデプロイ構成の例です。

{
    "computeType": "local",
    "port": 32267
}

この JSON を deploymentconfig.json という名前のファイルとして保存します。

詳しくは、デプロイスキーマに関するページを参照してください。

次の Python は、ローカルデプロイ構成を作成する方法を示しています。

from azureml.core.webservice import LocalWebservice

deployment_config = LocalWebservice.deploy_configuration(port=6789)

機械学習モデルをデプロイする

これでモデルをデプロイする準備が整いました。

Azure CLI
Python SDK

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bidaf_onnx:1 を、モデルの名前とそのバージョン番号に置き換えます。

az ml model deploy -n myservice \
    -m bidaf_onnx:1 \
    --overwrite \
    --ic dummyinferenceconfig.json \
    --dc deploymentconfig.json \
    -g <resource-group> \
    -w <workspace-name>

service = Model.deploy(
    ws,
    "myservice",
    [model],
    dummy_inference_config,
    deployment_config,
    overwrite=True,
)
service.wait_for_deployment(show_output=True)

print(service.get_logs())

詳細についてはねModel.deploy() および Webservice のドキュメントを参照してください。

モデルに対する呼び出しを行う

エコーモデルを正しく展開できたことを確認しましょう。単純な liveness の要求やスコアリング要求を実行できるはずです。

Azure CLI
Python SDK

適用対象:Azure CLI ML 拡張機能 v1

curl -v http://localhost:32267
curl -v -X POST -H "content-type:application/json" \
    -d '{"query": "What color is the fox", "context": "The quick brown fox jumped over the lazy dog."}' \
    http://localhost:32267/score

import requests
import json

uri = service.scoring_uri
requests.get("http://localhost:6789")
headers = {"Content-Type": "application/json"}
data = {
    "query": "What color is the fox",
    "context": "The quick brown fox jumped over the lazy dog.",
}
data = json.dumps(data)
response = requests.post(uri, data=data, headers=headers)
print(response.json())

エントリスクリプトを定義する

ここでは、モデルをロードします。最初にエントリスクリプトを修正します。

import json
import numpy as np
import os
import onnxruntime
from nltk import word_tokenize
import nltk


def init():
    nltk.download("punkt")
    global sess
    sess = onnxruntime.InferenceSession(
        os.path.join(os.getenv("AZUREML_MODEL_DIR"), "model.onnx")
    )


def run(request):
    print(request)
    text = json.loads(request)
    qw, qc = preprocess(text["query"])
    cw, cc = preprocess(text["context"])

    # Run inference
    test = sess.run(
        None,
        {"query_word": qw, "query_char": qc, "context_word": cw, "context_char": cc},
    )
    start = np.asscalar(test[0])
    end = np.asscalar(test[1])
    ans = [w for w in cw[start : end + 1].reshape(-1)]
    print(ans)
    return ans


def preprocess(word):
    tokens = word_tokenize(word)

    # split into lower-case word tokens, in numpy array with shape of (seq, 1)
    words = np.asarray([w.lower() for w in tokens]).reshape(-1, 1)

    # split words into chars, in numpy array with shape of (seq, 1, 1, 16)
    chars = [[c for c in t][:16] for t in tokens]
    chars = [cs + [""] * (16 - len(cs)) for cs in chars]
    chars = np.asarray(chars).reshape(-1, 1, 1, 16)
    return words, chars

このファイルを score.py という名前で source_dir の中に保存します。

AZUREML_MODEL_DIR 環境変数で、登録したモデルの場所を確認できます。これで、いくつかの pip パッケージを追加できました。

Azure CLI
Python SDK

適用対象:Azure CLI ML 拡張機能 v1

{
    "entryScript": "score.py",
    "sourceDirectory": "./source_dir",
    "environment": {
        "docker": {
            "arguments": [],
            "baseDockerfile": null,
            "baseImage": "mcr.microsoft.com/azureml/openmpi3.1.2-ubuntu18.04",
            "enabled": false,
            "sharedVolumes": true,
            "shmSize": null
        },
        "environmentVariables": {
            "EXAMPLE_ENV_VAR": "EXAMPLE_VALUE"
        },
        "name": "my-deploy-env",
        "python": {
            "baseCondaEnvironment": null,
            "condaDependencies": {
                "channels": [],
                "dependencies": [
                    "python=3.6.2",
                    {
                        "pip": [
                            "azureml-defaults",
                            "nltk",
                            "numpy",
                            "onnxruntime"
                        ]
                    }
                ],
                "name": "project_environment"
            },
            "condaDependenciesFile": null,
            "interpreterPath": "python",
            "userManagedDependencies": false
        },
        "version": "2"
    }
}

このファイルを inferenceconfig.json として保存します

適用対象:Python SDK azureml v1

env = Environment(name='myenv')
python_packages = ['nltk', 'numpy', 'onnxruntime']
for package in python_packages:
    env.python.conda_dependencies.add_pip_package(package)

inference_config = InferenceConfig(environment=env, source_directory='./source_dir', entry_script='./score.py')

詳細については、LocalWebservice、Model.deploy()、および Webservice のドキュメントを参照してください。

もう一度サービスを展開して呼び出す

もう一度サービスを展開します。

Azure CLI
Python SDK

適用対象:Azure CLI ML 拡張機能 v1

bidaf_onnx:1 を、モデルの名前とそのバージョン番号に置き換えます。

az ml model deploy -n myservice \
    -m bidaf_onnx:1 \
    --overwrite \
    --ic inferenceconfig.json \
    --dc deploymentconfig.json \
    -g <resource-group> \
    -w <workspace-name>

service = Model.deploy(
    ws,
    "myservice",
    [model],
    inference_config,
    deployment_config,
    overwrite=True,
)
service.wait_for_deployment(show_output=True)

print(service.get_logs())

詳細についてはねModel.deploy() および Webservice のドキュメントを参照してください。

次に、POST 要求をサービスに送信できることを確認します。

Azure CLI
Python SDK

適用対象:Azure CLI ML 拡張機能 v1

curl -v -X POST -H "content-type:application/json" \
    -d '{"query": "What color is the fox", "context": "The quick brown fox jumped over the lazy dog."}' \
    http://localhost:32267/score

import requests

uri = service.scoring_uri

headers = {"Content-Type": "application/json"}
data = {
    "query": "What color is the fox",
    "context": "The quick brown fox jumped over the lazy dog.",
}
data = json.dumps(data)
response = requests.post(uri, data=data, headers=headers)
print(response.json())

コンピューティングターゲットを選択する

モデルをホストするために使用するコンピューティング先は、デプロイされているエンドポイントのコストと可用性に影響を及ぼします。次のテーブルを使用して、適切なコンピューティング先を選択します。

コンピューティングターゲット	使用目的	GPU のサポート	説明
ローカル Web サービス	テスト/デバッグ		制限付きのテストとトラブルシューティングに使用。ハードウェアアクセラレーションは、ローカルシステムでのライブラリの使用に依存します。
Azure Machine Learning Kubernetes	リアルタイムの推論	はい	クラウドで推論ワークロードを実行します。
Azure Container Instances	リアルタイムの推論開発/テスト目的でのみ推奨されます。		必要な RAM が 48 GB より少ない低スケール CPU ベースワークロードに使用。クラスターを管理する必要はありません。サイズが 1 GB 未満のモデルにのみ適しています。デザイナーでサポートされています。

注意

クラスター SKU を選択する場合は、まずスケールアップしてからスケールアウトします。モデルで必要とされる RAM の 150% が搭載されたマシンから始め、結果をプロファイルして、必要なパフォーマンスを備えたマシンを見つけます。これについて学習した後は、同時推定のニーズに合うようにマシンの数を増やします。

Note

クラウドにデプロイする

サービスがローカルで動作することを確認してリモートのコンピューティング先を選んだら、クラウドに展開する準備は完了です。

選択したコンピューティング先 (この場合は Azure Container Instances) に合わせて展開構成を変更します。

Azure CLI
Python SDK

適用対象:Azure CLI ML 拡張機能 v1

デプロイ構成で使用できるオプションは、選択するコンピューティングターゲットによって異なります。

{
    "computeType": "aci",
    "containerResourceRequirements":
    {
        "cpu": 0.5,
        "memoryInGB": 1.0
    },
    "authEnabled": true,
    "sslEnabled": false,
    "appInsightsEnabled": false
}

このファイルを re-deploymentconfig.json として保存します。

詳細については、こちらのリファレンスを参照してください。

from azureml.core.webservice import AciWebservice

deployment_config = AciWebservice.deploy_configuration(
    cpu_cores=0.5, memory_gb=1, auth_enabled=True
)

もう一度サービスを展開します。

Azure CLI
Python SDK

適用対象:Azure CLI ML 拡張機能 v1

bidaf_onnx:1 を、モデルの名前とそのバージョン番号に置き換えます。

az ml model deploy -n myservice \
    -m bidaf_onnx:1 \
    --overwrite \
    --ic inferenceconfig.json \
    --dc re-deploymentconfig.json \
    -g <resource-group> \
    -w <workspace-name>

サービスログを表示するには、次のコマンドを使用します。

az ml service get-logs -n myservice \
    -g <resource-group> \
    -w <workspace-name>

service = Model.deploy(
    ws,
    "myservice",
    [model],
    inference_config,
    deployment_config,
    overwrite=True,
)
service.wait_for_deployment(show_output=True)

print(service.get_logs())

詳細についてはねModel.deploy() および Webservice のドキュメントを参照してください。

リモートの Web サービスを呼び出す

リモートに展開する場合、キー認証が有効になっている場合があります。下の例では、推論要求を行うために Python でサービスキーを取得する方法を示します。

import requests
import json
from azureml.core import Webservice

service = Webservice(workspace=ws, name="myservice")
scoring_uri = service.scoring_uri

# If the service is authenticated, set the key or token
key, _ = service.get_keys()

# Set the appropriate headers
headers = {"Content-Type": "application/json"}
headers["Authorization"] = f"Bearer {key}"

# Make the request and display the response and logs
data = {
    "query": "What color is the fox",
    "context": "The quick brown fox jumped over the lazy dog.",
}
data = json.dumps(data)
resp = requests.post(scoring_uri, data=data, headers=headers)
print(resp.text)

print(service.get_logs())

他の言語のクライアントの例は、Web サービスのクライアントアプリケーションに関する記事をご覧ください。

スタジオでメールを構成する方法

ジョブ、オンラインエンドポイント、またはバッチエンドポイントが完了したとき、または問題 (失敗、キャンセル) が発生した場合のメールの受け取りを始めるには、次の手順のようにします。

Azure ML スタジオで、歯車アイコンを選んで設定に移動します。
[電子メール通知] タブを選択します。
特定のイベントの電子メール通知を有効または無効に切り替えます。

Screenshot of Azure ML studio's settings on the email notifications tab.

サービスの状態について

モデルのデプロイ中に、完全にデプロイされるまでの間に、サービスの状態が変化することがあります。

次の表で、サービスの各状態について説明します。

Web サービスの状態	説明	最終的な状態
移行中	サービスはデプロイ処理中です。	いいえ
異常	サービスはデプロイされましたが、現在アクセスできません。	いいえ
スケジュール不可	リソースが不足しているため、現時点ではサービスをデプロイできません。	いいえ
失敗	エラーまたはクラッシュが発生したため、サービスをデプロイできませんでした。	はい
Healthy	サービスは正常であり、エンドポイントを使用できます。	はい

ヒント

デプロイ時に、コンピューティングターゲットの Docker イメージが構築され、Azure Container Registry (ACR) から読み込まれます。既定では、Azure Machine Learning により、basic サービスレベルを使用する ACR が作成されます。ワークスペースの ACR を standard レベルまたは premium レベルに変更すると、イメージを構築してコンピューティングターゲットにデプロイするための時間を短縮することができます。詳細については、「Azure Container Registry サービス階層」を参照してください。

注意

Azure Kubernetes Service (AKS) にモデルをデプロイする場合は、そのクラスターで Azure Monitor を有効にすることをお勧めします。これは、全体的なクラスターの正常性とリソースの使用状況を把握するのに役立ちます。また、次のリソースも役立つ場合があります。

異常または過負荷のクラスターにモデルをデプロイしようとすると、問題が発生することが予想されます。 AKS クラスターでの問題のトラブルシューティングに関するヘルプが必要な場合は、AKS サポートにお問い合わせください。

リソースを削除する

Azure CLI
Python SDK

適用対象:Azure CLI ML 拡張機能 v1

# Get the current model id
import os

stream = os.popen(
    'az ml model list --model-name=bidaf_onnx --latest --query "[0].id" -o tsv'
)
MODEL_ID = stream.read()[0:-1]
MODEL_ID

az ml service delete -n myservice
az ml service delete -n myaciservice
az ml model delete --model-id=<MODEL_ID>

デプロイされた Web サービスを削除するには、az ml service delete <name of webservice> を使用します。

ワークスペースから登録済みのモデルを削除するには、az ml model delete <model id> を使用します。

Web サービスの削除とモデルの削除に関する詳細を確認してください。

service.delete()
model.delete()

デプロイされた Web サービスを削除するには、service.delete() を使用します。登録済みのモデルを削除するには、model.delete() を使用します。

詳細については、WebService.delete() と Model.delete() のドキュメントを参照してください。

機械学習モデルを Azure にデプロイする

モデルをデプロイするためのワークフロー

前提条件

ワークスペースに接続する

モデルを登録する

Azure Machine Learning トレーニングジョブからモデルを登録する

ローカルファイルからモデルを登録する

Azure Machine Learning トレーニングジョブからモデルを登録する

ダミーエントリスクリプトを用意する

推論構成を定義する

デプロイ構成を定義する

機械学習モデルをデプロイする

モデルに対する呼び出しを行う

エントリスクリプトを定義する

もう一度サービスを展開して呼び出す

コンピューティングターゲットを選択する

クラウドにデプロイする

リモートの Web サービスを呼び出す

スタジオでメールを構成する方法

サービスの状態について

リソースを削除する

次のステップ

その他のリソース

機械学習モデルを Azure にデプロイする

モデルをデプロイするためのワークフロー

前提条件

ワークスペースに接続する

モデルを登録する

Azure Machine Learning トレーニング ジョブからモデルを登録する

ダミー エントリ スクリプトを用意する

推論構成を定義する

デプロイ構成を定義する

機械学習モデルをデプロイする

モデルに対する呼び出しを行う

エントリ スクリプトを定義する

もう一度サービスを展開して呼び出す

コンピューティング ターゲットを選択する

クラウドにデプロイする

リモートの Web サービスを呼び出す

スタジオでメールを構成する方法

サービスの状態について

リソースを削除する

次のステップ

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ダミーエントリスクリプトを用意する

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