Uruchamianie prognoz wsadowych za pomocą narzędzia Azure Machine Learning DesignerRun batch predictions using Azure Machine Learning designer

W tym artykule dowiesz się, jak utworzyć potok prognozowania wsadowego za pomocą projektanta.In this article, you learn how to use the designer to create a batch prediction pipeline. Funkcja prognozowanie wsadowe umożliwia ciągłe tworzenie dużych zestawów danych na żądanie przy użyciu usługi sieci Web, która może być wyzwalana z dowolnej biblioteki HTTP.Batch prediction lets you continuously score large datasets on-demand using a web service that can be triggered from any HTTP library.

W tym instruktażu pouczysz się wykonywać następujące zadania:In this how-to, you learn to do the following tasks:

  • Tworzenie i publikowanie potoku wnioskowania partiiCreate and publish a batch inference pipeline
  • Korzystanie z punktu końcowego potokuConsume a pipeline endpoint
  • Zarządzanie wersjami punktów końcowychManage endpoint versions

Aby dowiedzieć się, jak skonfigurować usługi wsadowe oceniania przy użyciu zestawu SDK, zobacz towarzyszące instrukcje.To learn how to set up batch scoring services using the SDK, see the accompanying how-to.

Wymagania wstępnePrerequisites

Ta procedura polega na tym, że masz już potok szkoleniowy.This how-to assumes you already have a training pipeline. Aby zapoznać się z przewodnikiem po stronie projektanta, wykonaj jedną z części samouczka projektanta.For a guided introduction to the designer, complete part one of the designer tutorial.

Ważne

Jeśli nie widzisz elementów graficznych wymienionych w tym dokumencie, takich jak przyciski w Studio lub Projektant, możesz nie mieć odpowiedniego poziomu uprawnień do obszaru roboczego.If you do not see graphical elements mentioned in this document, such as buttons in studio or designer, you may not have the right level of permissions to the workspace. Skontaktuj się z administratorem subskrypcji platformy Azure, aby upewnić się, że udzielono odpowiedniego poziomu dostępu.Please contact your Azure subscription administrator to verify that you have been granted the correct level of access. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie użytkownikami i rolami.For more information, see Manage users and roles.

Tworzenie potoku wnioskowania partiiCreate a batch inference pipeline

Potok szkoleniowy musi być uruchamiany co najmniej raz, aby można było utworzyć potok inferencing.Your training pipeline must be run at least once to be able to create an inferencing pipeline.

  1. Przejdź do karty Projektant w obszarze roboczym.Go to the Designer tab in your workspace.

  2. Wybierz potok szkoleniowy łączący model, który ma być używany do prognozowania.Select the training pipeline that trains the model you want to use to make prediction.

  3. Prześlij potok.Submit the pipeline.

    Prześlij potok

Teraz, gdy potok szkoleniowy został uruchomiony, można utworzyć potok wnioskowania o partie.Now that the training pipeline has been run, you can create a batch inference pipeline.

  1. Obok pozycji Prześlij wybierz nową listę rozwijaną Utwórz potok wnioskowania.Next to Submit, select the new dropdown Create inference pipeline.

  2. Wybierz potok wnioskowania partii.Select Batch inference pipeline.

    Tworzenie potoku wnioskowania partii

Wynik to domyślny potok wnioskowania o partię.The result is a default batch inference pipeline.

Dodaj parametr potokuAdd a pipeline parameter

Aby utworzyć prognozy dotyczące nowych danych, można ręcznie połączyć inny zestaw danych w tym widoku roboczym potoku lub utworzyć parametr dla zestawu danych.To create predictions on new data, you can either manually connect a different dataset in this pipeline draft view or create a parameter for your dataset. Parametry umożliwiają zmianę zachowania procesu wsadowego inferencing w czasie wykonywania.Parameters let you change the behavior of the batch inferencing process at runtime.

W tej sekcji utworzysz parametr dataset, aby określić inny zestaw danych do tworzenia prognoz.In this section, you create a dataset parameter to specify a different dataset to make predictions on.

  1. Wybierz moduł DataSet.Select the dataset module.

  2. Zostanie wyświetlone okienko po prawej stronie kanwy.A pane will appear to the right of the canvas. W dolnej części okienka wybierz pozycję Ustaw jako parametr potoku.At the bottom of the pane, select Set as pipeline parameter.

    Wprowadź nazwę parametru lub Zaakceptuj wartość domyślną.Enter a name for the parameter, or accept the default value.

    Ustaw zestaw danych jako parametr potokuSet dataset as pipeline parameter

Publikowanie potoku wnioskowania partiiPublish your batch inference pipeline

Teraz wszystko jest gotowe do wdrożenia potoku wnioskowania.Now you're ready to deploy the inference pipeline. Spowoduje to wdrożenie potoku i udostępnienie go innym osobom.This will deploy the pipeline and make it available for others to use.

  1. Wybierz przycisk Publikuj.Select the Publish button.

  2. W wyświetlonym oknie dialogowym Rozwiń listę rozwijaną dla PipelineEndpoint i wybierz pozycję Nowy PipelineEndpoint.In the dialog that appears, expand the drop-down for PipelineEndpoint, and select New PipelineEndpoint.

  3. Podaj nazwę punktu końcowego i opcjonalny opis.Provide an endpoint name and optional description.

    W dolnej części okna dialogowego można zobaczyć skonfigurowany parametr z wartością domyślną identyfikatora zestawu danych używanego podczas szkolenia.Near the bottom of the dialog, you can see the parameter you configured with a default value of the dataset ID used during training.

  4. Kliknij pozycję Opublikuj.Select Publish.

Publikowanie potoku

Korzystanie z punktu końcowegoConsume an endpoint

Teraz masz opublikowany potok z parametrem DataSet.Now, you have a published pipeline with a dataset parameter. Potok będzie używać nauczonego modelu utworzonego w potoku szkoleniowego do oceny zestawu danych, który jest udostępniany jako parametr.The pipeline will use the trained model created in the training pipeline to score the dataset you provide as a parameter.

Przesyłanie uruchomienia potokuSubmit a pipeline run

W tej sekcji skonfigurujesz ręczny przebieg potoku i zmieniasz parametr potoku w celu oceny nowych danych.In this section, you will set up a manual pipeline run and alter the pipeline parameter to score new data.

  1. Po zakończeniu wdrażania przejdź do sekcji punkty końcowe .After the deployment is complete, go to the Endpoints section.

  2. Wybierz punkty końcowe potoku.Select Pipeline endpoints.

  3. Wybierz nazwę utworzonego punktu końcowego.Select the name of the endpoint you created.

Łącze punktu końcowego

  1. Wybierz pozycję opublikowane potoki.Select Published pipelines.

    Na tym ekranie są wyświetlane wszystkie opublikowane potoki opublikowane w tym punkcie końcowym.This screen shows all published pipelines published under this endpoint.

  2. Wybierz opublikowany potok.Select the pipeline you published.

    Na stronie Szczegóły potoku zostanie wyświetlona Szczegółowa historia uruchamiania i informacje o parametrach połączenia dla potoku.The pipeline details page shows you a detailed run history and connection string information for your pipeline.

  3. Wybierz pozycję Prześlij , aby utworzyć ręczny przebieg potoku.Select Submit to create a manual run of the pipeline.

    Szczegóły potoku

  4. Zmień parametr, aby użyć innego zestawu danych.Change the parameter to use a different dataset.

  5. Wybierz pozycję Prześlij , aby uruchomić potok.Select Submit to run the pipeline.

Korzystanie z punktu końcowego RESTUse the REST endpoint

Informacje o sposobach korzystania z punktów końcowych potoku i opublikowanego potoku znajdują się w sekcji punkty końcowe .You can find information on how to consume pipeline endpoints and published pipeline in the Endpoints section.

Punkt końcowy REST punktu końcowego potoku można znaleźć w panelu przegląd przebiegu.You can find the REST endpoint of a pipeline endpoint in the run overview panel. Wywołując punkt końcowy, korzystasz z domyślnego opublikowanego potoku.By calling the endpoint, you are consuming its default published pipeline.

Możesz również wykorzystać opublikowany potok na stronie opublikowane potoki .You can also consume a published pipeline in the Published pipelines page. Wybierz opublikowany potok i możesz znaleźć punkt końcowy REST w panelu Przegląd opublikowanych potoków z prawej strony wykresu.Select a published pipeline and you can find the REST endpoint of it in the Published pipeline overview panel to the right of the graph.

Aby można było wywołać metodę REST, potrzebny jest nagłówek uwierzytelniania OAuth 2,0 typu okaziciela.To make a REST call, you will need an OAuth 2.0 bearer-type authentication header. Zapoznaj się z poniższą sekcją samouczka , aby uzyskać więcej szczegółów na temat konfigurowania uwierzytelniania do obszaru roboczego i wykonywania sparametryzowanych wywołań REST.See the following tutorial section for more detail on setting up authentication to your workspace and making a parameterized REST call.

Punkty końcowe wersjiVersioning endpoints

Projektant przypisuje wersję do każdego kolejnego potoku, który publikuje w punkcie końcowym.The designer assigns a version to each subsequent pipeline that you publish to an endpoint. Możesz określić wersję potoku, która ma zostać wykonana jako parametr w wywołaniu REST.You can specify the pipeline version that you want to execute as a parameter in your REST call. Jeśli nie określisz numeru wersji, Projektant użyje domyślnego potoku.If you don't specify a version number, the designer will use the default pipeline.

Podczas publikowania potoku możesz wybrać opcję nowego domyślnego potoku dla tego punktu końcowego.When you publish a pipeline, you can choose to make it the new default pipeline for that endpoint.

Ustawianie potoku domyślnego

Możesz również ustawić nowy potok domyślny na karcie opublikowane potoki w punkcie końcowym.You can also set a new default pipeline in the Published pipelines tab of your endpoint.

Ustaw domyślny potok na stronie opublikowanego potoku

OgraniczeniaLimitations

Jeśli wprowadzisz modyfikacje potoku szkoleniowego, należy ponownie przesłać potok szkoleniowy, zaktualizować potok wnioskowania i ponownie uruchomić potok wnioskowania.If you make some modifications in your training pipeline, you should re-submit the training pipeline, Update the inference pipeline and run the inference pipeline again.

Należy pamiętać, że tylko modele zostaną zaktualizowane w potoku wnioskowania, podczas gdy transformacja danych nie zostanie zaktualizowana.Note that only models will be updated in the inference pipeline, while data transformation will not be updated.

Aby użyć zaktualizowanej transformacji w potoku wnioskowania, należy zarejestrować dane wyjściowe transformacji modułu transformacji jako zestaw danych.To use the updated transformation in inference pipeline, you need to register the transformation output of the transformation module as dataset.

Zrzut ekranu przedstawiający sposób rejestrowania zestawu danych transformacji

Następnie ręcznie Zastąp element TD- module w potoku wnioskowania z zarejestrowanym zestawem danych.Then manually replace the TD- module in inference pipeline with the registered dataset.

Zrzut ekranu przedstawiający sposób zastąpienia modułu transformacji

Następnie można przesłać potok wnioskowania ze zaktualizowanym modelem i transformację oraz opublikować.Then you can submit the inference pipeline with the updated model and transformation, and publish.

Następne krokiNext steps

Postępuj zgodnie z samouczkiem projektanta, aby nauczyć i wdrożyć model regresji.Follow the designer tutorial to train and deploy a regression model.

Aby uzyskać informacje na temat publikowania i uruchamiania opublikowanego potoku przy użyciu zestawu SDK, zobacz ten artykuł.For how to publish and run a published pipeline using SDK, see this article.