Utilizați modele personalizate de la Azure Machine Learning

Fluxurile de lucru vă Dynamics 365 Customer Insights - Data ajută să alegeți datele din care doriți să generați detalii și să mapați rezultatele la datele unificate ale clienților. Fluxurile dvs. de lucru pot include modele particularizate îmbunătățite cu inteligență artificială (AI) pe care le creați în Azure învățare programată.

Cerințe preliminare

Notă

Suportul pentru învățare programată Studio (clasic) se va încheia pe 31 august 2024. Vă recomandăm să treceți la Azure învățare programată până la acea dată. Nu mai poți crea resurse noi învățare programată Studio (clasic), dar poți continua să folosești resursele existente până pe 31 august 2024.

• Spațiu de lucru: Un spațiu de lucru Azure învățare programată cu canal

• Privilegii de acces:

  • Spațiu de lucru Azure învățare programată cu pipeline: privilegii de administrator Owner sau User Access

  • Customer Insights - Data mediu: privilegii de administrator sau colaborator

• Cont de stocare: un Azure Data Lake Storage cont Gen2 asociat cu instanța Azure Studio

Modelele particularizate din Customer Insights - Data nu acceptă surse de date actualizate cu reîmprospătare incrementală.

Datele sunt transferate între mediul dvs. Customer Insights - Data și serviciile web Azure selectate sau canalele din fluxul de lucru. Atunci când transferați date către un serviciu Azure, asigurați-vă că serviciul este configurat să proceseze datele în modul și locația necesare pentru a respecta orice cerințe legale sau de reglementare.

Configurarea unei conexiuni Azure învățare programată

1. În Customer Insights - Data, accesați Setări>conexiuni.

2. Defilați la Conexiuni diverse.

3. Selectați Configurare pe dala Azure învățare programată .

4. Introduceți informațiile de conectare:

   • Nume afișat: introduceți un nume unic, ușor de recunoscut, care descrie conexiunea. Trebuie să înceapă cu o literă și să conțină doar litere, cifre și caractere de subliniere.
   • Entitate găzduită: introduceți entitatea găzduită care este legată la spațiul de lucru Azure învățare programată. Conectați-vă dacă vi se solicită.
   • Spațiu de lucru: Introduceți spațiul de lucru Azure învățare programată.

   

5. Examinați informațiile privind confidențialitatea și conformitatea datelor și selectați Sunt de acord.

6. Selectați Salvați.

Adăugați un nou flux de lucru

1. Accesează Statistici>predicții.

2. Pe fila Creare , selectați Utilizați acest model pe dala Model particularizat (Azure învățare programată v2).

3. Selectați informațiile despre conexiune:

   • Conexiune: Selectați o conexiune la spațiul de lucru Azure învățare programată sau selectați Adăugați o conexiune pentru a configura una nouă.
   • Canal: Selectați un canal care este conectat la spațiul de lucru Azure învățare programată.
   • Cale de ieșire: Selectați calea de ieșire care este legată la conducta dvs.
   • Depozit de date de ieșire: Selectați depozitul de date de ieșire care este conectat la canalul dvs.

4. Selectați Începeți.

5. În pasul Nume model, introduceți sau selectați următoarele informații:

   • Nume: un nume ușor de recunoscut pentru model.
   • Nume tabel de ieșire: Un nume de tabel de ieșire pentru rezultatele de ieșire ale conductei.
   • Cheie primară: Atributul pe care îl doriți drept cheie primară pentru tabelul de ieșire.
   • ID client: atributul de potrivire care corespunde ID-ului de client unificat.

   

6. Selectați Următorul.

7. În pasul Date necesare , selectați Adăugați date.

8. Adăugați datele de utilizat pentru modelul personalizat. Mapați toate atributele din date și selectați Salvare.

   Puteți salva și reveni la acest pas, dar nu puteți rula modelul decât dacă mapați toate atributele. Nu puteți adăuga atribute opționale. Pentru a edita atributele, modificați-le în spațiul de lucru Azure învățare programată.

9. Selectați Următorul.

10. În pasul Revizuire și executare , examinați detaliile modelului și efectuați modificări, dacă este necesar.

11. Selectați Salvare și rulare.

Gestionarea unui flux de lucru

1. Deschide Predicții>statistice și selectează fila Predicțiile mele.

2. Selectați punctele de suspensie verticale (⋮) de lângă un model pentru a vizualiza acțiunile pe care le puteți efectua.

   • Editați un flux de lucru pentru a modifica configurația modelului sau conexiunea.
   • Reîmprospătați un flux de lucru la cerere. Fluxul de lucru rulează, de asemenea, automat cu fiecare reîmprospătare programată.
   • Ștergeți un flux de lucru. Tabelul care a fost utilizat pentru a crea fluxul de lucru nu este șters.

Vedeți rezultatele

Rezultatele dintr-un flux de lucru sunt stocate în numele tabelului de ieșire pe care l-ați definit. Vizualizați-l din pagina Tabele de>date sau cu acces API.

Acces API

Pentru a obține date dintr-un tabel model particularizat, utilizați următoarea interogare OData:

https://api.ci.ai.dynamics.com/v1/instances/<your instance id>/data/<custom model output table name>%3Ffilter%3DCustomerId%20eq%20'<guid value>'

1. Înlocuiți <your instance id> cu ID-ul mediului Customer Insights, așa cum se arată în bara de adrese a browserului.

2. Înlocuiți <custom model output table> cu numele tabelului pe care l-ați furnizat în timpul pasului Nume model.

3. Înlocuiți <guid value> cu ID-ul de client al clientului pe care doriți să îl vedeți, așa cum se arată în câmpul de CustomerID pe pagina profiluri client .

Pașii următori

• Întrebări frecvente despre modele personalizate