Azure Machine Learning tasarımcısı nedir?
Azure Machine Learning tasarımcısı, model eğitmek ve dağıtmak için kullanılan sürükle bırak arabirimi Azure Machine Learning. Bu makalede tasarımcıda gerçekleştirebilirsiniz görevleri açıklanmıştır.
- Tasarımcıyla çalışmaya başlama için bkz. Öğretici: Kod olmayan bir regresyon modelini eğitin.
- Tasarımcıda kullanılabilen bileşenler hakkında bilgi edinmek için bkz. Algoritma ve bileşen başvurusu.
Tasarımcı paylaşılan kaynakları düzenlemek Azure Machine Learning çalışma alanınızı kullanır, örneğin:
- Pipelines
- Veri kümeleri
- İşlem kaynakları
- Kayıtlı modeller
- Yayımlanan işlem hatları
- Gerçek zamanlı uç noktalar
Model eğitimi ve dağıtımı
Görsel tuval kullanarak 4 4.000 makine öğrenmesi iş akışı oluşturma. Tasarımcıda modelleri eğitin, test etmek ve dağıtın:
- Veri kümelerini ve bileşenleri tuvale sürükleyip bırakın.
- Bağlan işlem hattı taslağı oluşturmak için bileşenleri kullanın.
- Çalışma alanınız içinde işlem kaynaklarını kullanarak bir işlem hattı Azure Machine Learning gönderin.
- Eğitim işlem hatlarınızı çıkarım işlem hatlarına dönüştürin.
- Farklı parametreler ve veri kümeleri ile çalışan yeni bir işlem hattı göndermek için işlem hatlarınızı rest işlem hattı uç noktasına yayımlayın.
- Parametreleri ve veri kümelerini değiştirirken birden çok modeli eğitmek için tek bir işlem hattını yeniden kullanmak üzere bir eğitim işlem hattı yayımlayın.
- Daha önce eğitilmiş bir modeli kullanarak yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için toplu çıkarım işlem hattı yayımlayın.
- Gerçek zamanlı bir uç noktasına gerçek zamanlı çıkarım işlem hattı dağıtarak yeni veriler üzerinde gerçek zamanlı tahminler yapma.
İşlem Hattı
İşlem hattı, bağlantı kurarak veri kümelerinden ve analiz bileşenlerinden oluşur. Pipelines kullanım alanları vardır: Tek bir modeli eğiten bir işlem hattı veya birden çok model eğiten bir işlem hattı oluşturabilirsiniz. Tahminleri gerçek zamanlı veya toplu olarak yapan bir işlem hattı oluşturabilir veya yalnızca verileri temiz alan bir işlem hattı oluşturabilirsiniz. Pipelines çalışmanızı yeniden kullanmanıza ve projelerinizi düzenlemenize izin verdi.
İşlem hattı taslağı
Tasarımcıda işlem hattını düzenlerken ilerlemeniz bir işlem hattı taslağı olarak kaydedilir. Herhangi bir noktada bileşenleri ekleyerek veya kaldırarak, işlem hedeflerini yapılandırarak, parametreler oluşturarak ve bu şekilde işlem hattı taslağını düzenleyebilirsiniz.
Geçerli bir işlem hattı şu özelliklere sahiptir:
- Veri kümeleri yalnızca bileşenlere bağlanabilirsiniz.
- bileşenleri yalnızca veri kümelerini veya diğer bileşenlere bağlanabilirsiniz.
- Bileşenlerin tüm giriş bağlantı noktalarının veri akışıyla bir bağlantısı olması gerekir.
- Her bileşen için tüm gerekli parametreler ayar olmalıdır.
İşlem hattı taslağınızı çalıştırmaya hazır olduğunda bir işlem hattı çalıştırması gönderin.
İşlem hattı çalıştırması
Bir işlem hattını her çalıştırarak işlem hattının yapılandırması ve sonuçları çalışma alanınıza bir işlem hattı çalıştırması olarak depolanır. Sorun giderme veya denetim için incelemek için herhangi bir işlem hattı çalıştırmalarına geri dönebilirsiniz. Düzenlemeniz için yeni bir işlem hattı taslağı oluşturmak için işlem hattı çalıştırmasını kopyalama.
İşlem hattı çalıştırmaları, çalıştırma geçmişini düzenlemek için denemeler olarak gruplandı. Denemeyi her işlem hattı çalıştırması için ayarlayın.
Veri kümeleri
Makine öğrenmesi veri kümesi verilerinize erişmeyi ve verilerinizle çalışmanızı kolaylaştırır. Tasarımcıda denemeler yapmak için birkaç örnek veri kümesi vardır. Daha fazla veri kümesine ihtiyacınız olduğu gibi kaydolabilirsiniz.
Bileşen
Bileşen, verileriniz üzerinde gerçekleştirebilirsiniz bir algoritmadır. Tasarımcı, veri giriş işlevlerinden eğitim, puanlama ve doğrulama süreçlerine kadar birçok bileşene sahiptir.
Bir bileşenin iç algoritmalarını yapılandırmak için kullanabileceğiniz bir dizi parametre olabilir. Tuvalde bir bileşen seçerek bileşenin parametreleri tuvalin sağ tarafından Özellikler bölmesinde görüntülenir. Modelinizi ayarlamak için, bu bölmedeki parametreleri değiştirebilirsiniz. Tasarımcıda tek tek bileşenler için işlem kaynaklarını ayarlayabilirsiniz.
Kullanılabilir makine öğrenmesi algoritmaları kitaplığında gezinmeye yardımcı olmak için bkz. Algoritmalar ve & genel bakış. Algoritma seçme hakkında yardım için bkz. Azure Machine Learning Algoritma Bilgi Sayfası.
İşlem kaynakları
İşlem hattınızı çalıştırmak ve dağıtılan modellerinizi gerçek zamanlı uç noktalar veya işlem hattı uç noktaları (toplu çıkarım için) olarak barındırmak için çalışma alanınıza yönelik işlem kaynaklarını kullanın. Desteklenen işlem hedefleri:
| İşlem hedefi | Eğitim | Dağıtım |
|---|---|---|
| Azure Machine Learning işlem | ✓ | |
| Azure Kubernetes Service | ✓ |
İşlem hedefleri, çalışma alanınıza Azure Machine Learning eklenir. İşlem hedeflerinizi Azure Machine Learning studio'da çalışma alanınız içinde yönetirsiniz.
Dağıtma
Gerçek zamanlı çıkarım gerçekleştirmek için bir işlem hattını gerçek zamanlı uç nokta olarak dağıtmanız gerekir. Gerçek zamanlı uç nokta, dış uygulama ile puanlama modeliniz arasında bir arabirim oluşturur. Gerçek zamanlı uç nokta çağrısı, tahmin sonuçlarını uygulamaya gerçek zamanlı olarak döndürür. Gerçek zamanlı uç noktasına çağrı yapmak için, uç noktayı dağıtıldığında oluşturulan API anahtarını geçersiniz. Uç nokta, web programlama projeleri için popüler bir mimari seçimi olan REST'i temel almaktadır.
Gerçek zamanlı uç noktaların bir kümeye Azure Kubernetes Service gerekir.
Modelinizi dağıtmayı öğrenmek için bkz. Öğretici: Tasarımcı ile makine öğrenmesi modeli dağıtma.
Not
Azure Machine Learning Uç noktalar (önizleme) gelişmiş, daha basit bir dağıtım deneyimi sağlar. Uç noktalar hem gerçek zamanlı hem de toplu çıkarım senaryolarını destekler. Uç noktalar, işlem türleri arasında model dağıtımlarını çağırmak ve yönetmek için birleşik bir arabirim sağlar. Bkz. Uç Azure Machine Learning (önizleme)?.
Yayımlama
İşlem hattını bir işlem hattı uç noktasına da yayımlayın. Gerçek zamanlı uç nokta gibi işlem hattı uç noktası da REST çağrılarını kullanarak dış uygulamalardan yeni işlem hattı çalıştırmaları göndermenizi sağlar. Ancak, bir işlem hattı uç noktası kullanarak verileri gerçek zamanlı olarak gönderamaz veya aamazsınız.
Yayımlanan işlem hatları esnektir, modelleri eğitmek veya yeniden eğitmek,toplu çıkarım yapmak, yeni verileri işlemek ve çok daha fazlası için kullanılabilir. Tek bir işlem hattı uç noktasına birden çok işlem hattı yayımlayın ve çalıştıracak işlem hattı sürümünü belirtin.
Yayımlanan işlem hattı, her bileşen için işlem hattı taslağında tanımladığınız işlem kaynakları üzerinde çalışır.
Tasarımcı, SDK ile aynı PublishedPipeline nesnesini oluşturur.
Sonraki adımlar
- Öğretici: Tasarımcıyla otomobil fiyatını tahmin edin ile tahmine dayalı analiz ve makine öğrenmesi ile ilgili temelleri öğrenin
- Mevcut tasarımcı örneklerini ihtiyaçlarınıza göre uyarlamak için değiştirmeyi öğrenin.