Azure Machine Learning tasarımcısı nedir?

Azure Machine Learning tasarımcı, Azure Machine Learning modelleri eğitmek ve dağıtmak için kullanılan bir sürükle ve bırak arabirimidir. Bu makalede, tasarımcıda gerçekleştirebileceğiniz görevler açıklanmaktadır.

Tasarımcı 'yı kullanmaya başlamak için bkz . Öğretici: kod olmadan gerileme modeli eğitme

Azure Machine Learning tasarımcı örneği

tasarımcı, şu gibi paylaşılan kaynakları düzenlemek için Azure Machine Learning çalışma alanınızı kullanır:

Model eğitimi ve dağıtımı

Tasarımcı, makine öğrenimi modellerini derlemek, test etmek ve dağıtmak için size görsel bir tuval sağlar. Tasarımcı ile şunları yapabilirsiniz:

  • Veri kümelerini ve modülleri tuval üzerine sürükleyip bırakın.
  • işlem hattı taslağıoluşturmak için modüller Bağlan.
  • Azure Machine Learning çalışma alanınızdaki işlem kaynaklarını kullanarak bir işlem hattı çalıştırması gönderebilirsiniz.
  • Eğitim işlem hatlarınızı çıkarım işlem hatlarına dönüştürün.
  • Farklı parametrelerle ve veri kümeleriyle çalışan yeni bir işlem hattı göndermek için işlem hatlarınızı bir REST ardışık düzen 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 eğitilen bir modeli kullanarak yeni verilerde tahmine dayalı hale getirmek için bir toplu çıkarım işlem hattı yayımlayın.
  • Gerçek zamanlı bir zaman noktasına gerçek zamanlı bir çıkarım işlem hattı dağıtın ve yeni verilerde gerçek zamanlı olarak tahmine dayalı hale getirin.

Tasarımcıda eğitim, toplu çıkarım ve gerçek zamanlı çıkarım için iş akışı diyagramı

İşlem Hattı

İşlem hattı , bağlandığınız veri kümeleri ve analitik modüllerden oluşur. Pipelines çok sayıda kullanımı vardır: tek bir modeli veya birden çok modeli gösteren bir işlem hattı yapabilirsiniz. Gerçek zamanlı veya toplu olarak tahmin yapan bir işlem hattı oluşturabilir veya yalnızca verileri temizlemeleri için bir işlem hattı oluşturabilirsiniz. Pipelines çalışmanızı yeniden kullanmanıza ve projelerinizi düzenlemenize olanak tanır.

Ardışık düzen taslağı

Tasarımcıda bir işlem hattını düzenlerken, ilerleme durumu bir ardışık düzen taslağı olarak kaydedilir. Bir işlem hattı taslağını, modüller ekleyerek veya kaldırarak, işlem hedeflerini yapılandırarak, parametreler oluşturarak ve benzeri bir noktada düzenleyebilirsiniz.

Geçerli bir işlem hattı şu özelliklere sahiptir:

  • Veri kümeleri yalnızca modüllere bağlanabilir.
  • Modüller yalnızca veri kümelerine ya da diğer modüllere bağlanabilir.
  • Modüller için tüm giriş bağlantı noktalarında veri akışına bir bağlantı bulunmalıdır.
  • Her modül için gerekli tüm parametrelerin ayarlanması gerekir.

İşlem hattı taslağı çalıştırmaya hazırsanız bir işlem hattı çalıştırması gönderilir.

İşlem hattı çalıştırması

İşlem hattını her çalıştırdığınızda işlem hattının yapılandırması ve sonuçları, çalışma alanınızda işlem hattı çalıştırması olarak depolanır. Sorun giderme veya denetim amaçlarıyla incelemek için herhangi bir işlem hattı çalıştırmasına geri dönebilirsiniz. Düzenlemeniz için yeni bir işlem hattı taslağı oluşturmak üzere bir işlem hattı çalıştırmasını klonlayın .

İşlem hattı çalıştırmaları, çalıştırma geçmişini düzenlemek için denemeleri olarak gruplandırılır. Her işlem hattı çalıştırması için denemeyi ayarlayabilirsiniz.

Veri kümeleri

Machine Learning veri kümesi, verilerinize erişmeyi ve bunlarla çalışmayı kolaylaştırır. Birkaç örnek veri kümesi, daha sonra denemek için tasarımcıya dahildir. Gerektiğinde daha fazla veri kümesi kaydedebilirsiniz.

Modül

Bir modül, verilerinizde gerçekleştirebileceğiniz bir algoritmadır. Tasarımcı, veri giriş işlevlerinden eğitim, Puanlama ve doğrulama işlemlerine kadar çeşitli modüller içerir.

Bir modül, modülün iç algoritmalarını yapılandırmak için kullanabileceğiniz parametreler kümesine sahip olabilir. Tuvalde bir modül seçtiğinizde, modülün parametreleri tuvalin sağındaki Özellikler bölmesinde görüntülenir Modelinizi ayarlamak için, bu bölmedeki parametreleri değiştirebilirsiniz. Tasarımcıda bireysel modüller için işlem kaynaklarını ayarlayabilirsiniz.

Modül özellikleri

Kullanılabilir makine öğrenimi algoritmalarının kitaplığı üzerinden gezinerek bazı yardım için bkz. algoritma & modül başvurusuna genel bakış. algoritma seçme konusunda yardım için Azure Machine Learning algoritması oluşturma sayfasınabakın.

İşlem kaynakları

İş hattınızı çalıştırmak ve dağıtılan modellerinizi gerçek zamanlı uç noktalar veya ardışık düzen uç noktaları olarak barındırmak (Batch çıkarımı için) için çalışma alanınızdan işlem kaynaklarını kullanın. Desteklenen işlem hedefleri şunlardır:

İşlem hedefi Eğitim Dağıtım
Azure Machine Learning işlem
Azure Machine Learning işlem örneği
Azure Kubernetes Service

işlem hedefleri Azure Machine Learning çalışma alanınızailiştirilir. işlem hedeflerinizi Azure Machine Learning studio'daki çalışma alanınızda yönetirsiniz.

Dağıtma

Gerçek zamanlı bir işlem hattı gerçekleştirmek için, bir işlem hattını gerçek zamanlı uç nokta olarak dağıtmanız gerekir. Gerçek zamanlı uç nokta, bir dış uygulama ve Puanlama modeliniz arasında bir arabirim oluşturur. Gerçek zamanlı bir uç noktaya yapılan çağrı, uygulamaya gerçek zamanlı olarak tahmin sonuçları döndürür. Gerçek zamanlı bir uç noktaya çağrı yapmak için, uç noktasını dağıtırken oluşturulan API anahtarını geçirirsiniz. Uç nokta, Web programlama projeleri için popüler bir mimari seçimi olan REST 'i temel alır.

Gerçek zamanlı uç noktaların bir Azure Kubernetes hizmet kümesine dağıtılması gerekir.

Modelinizi dağıtmayı öğrenmek için bkz. öğretici: tasarımcı ile makine öğrenimi modeli dağıtma.

Yayımlama

Ardışık Düzen uç noktasına bir işlem hattı da yayımlayabilirsiniz. Gerçek zamanlı bir uç noktaya benzer şekilde, bir ardışık düzen uç noktası, REST çağrılarını kullanarak dış uygulamalardan yeni işlem hattı çalıştırmaları göndermenize olanak tanır. Ancak, bir ardışık düzen uç noktası kullanarak gerçek zamanlı olarak veri gönderemez veya alamazsınız.

Yayınlanan işlem hatları esnektir, modelleri eğitme veya yeniden eğitme, toplu işiçin bilgi işlem gerçekleştirme, yeni verileri işleme ve çok daha fazlasını yapmak için kullanılabilirler. Çoklu işlem hatlarını tek bir ardışık düzen uç noktasına yayımlayabilir ve hangi ardışık düzen sürümünün çalıştırılacağını belirtebilirsiniz.

Yayımlanan bir işlem hattı, her modülün ardışık düzen taslağı içinde tanımladığınız işlem kaynakları üzerinde çalışır.

Tasarımcı, SDK ile aynı Publishedpipeline nesnesini oluşturur.

Sonraki adımlar