Share via

Consumir pontos de extremidade de pipeline em aplicativos clientes

  • Artigo

Importante

O suporte para o Azure Machine Learning Studio (clássico) terminará em 31 de agosto de 2024. Recomendamos que você faça a transição para o Azure Machine Learning até essa data.

Desde 1º de dezembro de 2021, não é possível criar recursos (workspace e plano do serviço Web) do Azure Machine Learning Studio (clássico). Até 31 de agosto de 2024, você poderá continuar usando os experimentos e os serviços Web existentes do Machine Learning Studio (clássico). Para saber mais, veja:

A documentação do Machine Learning Studio (clássico) está sendo desativada e pode não ser atualizada no futuro.

Neste artigo, você aprenderá a integrar aplicativos clientes a pontos de extremidade do Azure Machine Learning.

Este artigo faz parte da série sobre a migração do ML Studio (clássico) para o Azure Machine Learning. Para obter mais informações sobre a migração para o Azure Machine Learning, confira o artigo de visão geral da migração.

Pré-requisitos

Consumir um ponto de extremidade em tempo real

Se você implantou o modelo como um ponto de extremidade em tempo real, pode encontrar o ponto de extremidade REST e o código de consumo gerado previamente em C#, Python e R:

  1. Acesse o Estúdio do Azure Machine Learning (ml.azure.com).
  2. Clique na guia Pontos de extremidade.
  3. Selecione o ponto de extremidade em tempo real.
  4. Selecione Consumir.

Observação

Você também pode encontrar a especificação do Swagger do ponto de extremidade na guia Detalhes. Use a definição do Swagger para entender o esquema do ponto de extremidade. Para obter mais informações sobre a definição do Swagger, confira a documentação oficial do Swagger.

Consumo de um ponto de extremidade de pipeline

Há duas maneiras de consumir um ponto de extremidade de pipeline:

  • Chamadas à API REST
  • Integração ao Azure Data Factory

Usar chamadas à API REST

Chame o ponto de extremidade de REST no aplicativo cliente. Você pode usar a especificação do Swagger do ponto de extremidade para entender o esquema:

  1. Acesse o Estúdio do Azure Machine Learning (ml.azure.com).
  2. Clique na guia Pontos de extremidade.
  3. Selecione Pontos de extremidade do pipeline.
  4. Selecione o ponto de extremidade do pipeline.
  5. No painel Visão geral do ponto de extremidade do pipeline, selecione o link em Documentação do ponto de extremidade REST.

Usar o Azure Data Factory

Você pode chamar o pipeline do Azure Machine Learning como uma etapa em um pipeline do Azure Data Factory. Veja mais informações em Executar pipelines do Azure Machine Learning no Azure Data Factory.

Próximas etapas

Neste artigo, você aprendeu a encontrar o esquema e o código de exemplo de pontos de extremidade de pipeline. Para obter mais informações sobre autenticação para um ponto de extremidade, confira Autenticação em um ponto de extremidade online.

Confira os demais artigos na série sobre a migração do Azure Machine Learning: