Azure Machine Learning tasarımcısı (v1) nedir?
Azure Machine Learning tasarımcısı, Azure Machine Learning'de modelleri eğitmek ve dağıtmak için kullanılan sürükle ve bırak arabirimidir. Bu makalede tasarımcıda gerçekleştirebileceğiniz görevler açıklanmaktadır.
Dekont
Tasarım Aracı, klasik önceden oluşturulmuş bileşenler (v1) ve özel bileşenler (v2) olmak üzere iki tür bileşeni destekler. Bu iki bileşen türü UYUMLU DEĞİlDİ.
Klasik önceden oluşturulmuş bileşenler, veri işleme ve regresyon ve sınıflandırma gibi geleneksel makine öğrenmesi görevleri için önceden oluşturulmuş bileşenler sağlar. Bu bileşen türü desteklenmeye devam eder ancak yeni bileşen eklenmez.
Özel bileşenler, kendi kodunuzu bileşen olarak sarmalamanıza olanak sağlar. Çalışma alanları arasında bileşenleri paylaşmayı ve Studio, CLI v2 ve SDK v2 arabirimlerinde sorunsuz yazma desteği sunar.
Yeni projeler için, AzureML V2 ile uyumlu olan ve yeni güncelleştirmeleri almaya devam edecek özel bileşen kullanmanızı kesinlikle öneririz.
Bu makale, cli v2 ve SDK v2 ile uyumlu olmayan klasik önceden oluşturulmuş bileşenler için geçerlidir.
- Tasarımcıyı kullanmaya başlamak için bkz . Öğretici: Kod içermeyen regresyon modelini eğitme.
- Tasarımcıda kullanılabilen bileşenler hakkında bilgi edinmek için bkz . Algoritma ve bileşen başvurusu.
Tasarımcı, Aşağıdakiler gibi paylaşılan kaynakları düzenlemek için Azure Machine Learning çalışma alanınızı kullanır:
- Pipelines
- Veri
- İşlem kaynakları
- Kayıtlı modeller
- Yayımlanan işlem hatları
- Gerçek zamanlı uç noktalar
Model eğitimi ve dağıtımı
Uçtan uca makine öğrenmesi iş akışı oluşturmak için görsel bir tuval kullanın. Modellerin tümünü tasarımcıda eğitme, test ve dağıtma:
- Veri varlıklarını ve bileşenlerini tuvale sürükleyip bırakın.
- İşlem hattı taslağı oluşturmak için bileşenleri Bağlan.
- Azure Machine Learning çalışma alanınızdaki işlem kaynaklarını kullanarak işlem hattı çalıştırması gönderin.
- Eğitim işlem hatlarınızı çıkarım işlem hatlarına dönüştürün.
- Farklı parametreler ve veri varlıklarıyla çalışan yeni bir işlem hattı göndermek için işlem hatlarınızı bir REST işlem hattı uç noktasında yayımlayın.
- Parametreleri ve veri varlıklarını değiştirirken birden çok modeli eğitmek için tek bir işlem hattını yeniden kullanmak üzere bir eğitim işlem hattı yayımlayın.
- Daha önce eğitilmiş bir model kullanarak yeni veriler üzerinde tahminde bulunmak için toplu çıkarım işlem hattı yayımlayın.
- Yeni veriler hakkında gerçek zamanlı tahminler yapmak için çevrimiçi bir uç noktaya gerçek zamanlı çıkarım işlem hattı dağıtın.
İşlem Hattı
İşlem hattı , bağlandığınız veri varlıklarından ve analiz bileşenlerinden oluşur. İşlem hatlarının birçok kullanım alanı vardır: Tek bir modeli eğiten bir işlem hattı veya birden çok modeli eğiten bir işlem hattı oluşturabilirsiniz. Gerçek zamanlı veya toplu olarak tahminde bulunan bir işlem hattı oluşturabilir veya yalnızca verileri temizleyen bir işlem hattı oluşturabilirsiniz. İşlem hatları, çalışmanızı yeniden kullanmanıza ve projelerinizi düzenlemenize olanak sağlar.
İşlem hattı taslağı
Tasarımcıda işlem hattını düzenlerken ilerleme durumunuz işlem hattı taslağı olarak kaydedilir. Bileşenleri ekleyerek veya kaldırarak, işlem hedeflerini yapılandırarak, parametre oluşturarak vb. işlem hattı taslağını istediğiniz zaman düzenleyebilirsiniz.
Geçerli bir işlem hattı şu özelliklere sahiptir:
- Veri varlıkları yalnızca bileşenlere bağlanabilir.
- bileşenler yalnızca veri varlıklarına veya diğer bileşenlere bağlanabilir.
- Bileşenler için tüm giriş bağlantı noktalarının veri akışıyla bir bağlantısı olmalıdır.
- Her bileşen için tüm gerekli parametreler ayarlanmalıdır.
İşlem hattı taslağını çalıştırmaya hazır olduğunuzda bir işlem hattı işi gönderirsiniz.
İşlem hattı işi
Bir işlem hattını her çalıştırdığınızda, işlem hattının yapılandırması ve sonuçları çalışma alanınızda işlem hattı işi olarak depolanır. Herhangi bir işlem hattı işine geri dönüp sorun giderme veya denetim için bunu inceleyebilirsiniz. Düzenlemeniz için yeni bir işlem hattı taslağı oluşturmak üzere bir işlem hattı işini klonlayın .
İşlem hattı işleri, iş geçmişini düzenlemek için denemeler halinde gruplandırılır. Denemeyi her işlem hattı işi için ayarlayabilirsiniz.
Veri
Makine öğrenmesi veri varlığı, verilerinize erişmeyi ve bunlarla çalışmayı kolaylaştırır. Denemeler yapmak için tasarımcıya çeşitli örnek veri varlıkları eklenir. İhtiyaç duyduğunuzda daha fazla veri varlığı kaydedebilirsiniz.
Bileşen
Bileşen, verileriniz üzerinde gerçekleştirebileceğiniz bir algoritmadır. Tasarımcının veri girişi işlevlerinden eğitim, puanlama ve doğrulama işlemlerine kadar değişen çeşitli bileşenleri vardır.
Bir bileşen, bileşenin iç algoritmalarını yapılandırmak için kullanabileceğiniz bir dizi parametreye sahip olabilir. Tuvalde bir bileşen seçtiğinizde, bileşenin parametreleri tuvalin sağındaki Özellikler bölmesinde görüntülenir. Modelinizi ayarlamak için, bu bölmedeki parametreleri değiştirebilirsiniz. Tasarımcıda tek tek bileşenlerin işlem kaynaklarını ayarlayabilirsiniz.
Kullanılabilir makine öğrenmesi algoritmaları kitaplığında gezinme konusunda yardım için bkz . Algoritma ve bileşen başvurusuna genel bakış. Algoritma seçme konusunda yardım için bkz . Azure Machine Learning Algoritması Bilgi Sayfası.
İşlem kaynakları
İşlem hattınızı çalıştırmak ve dağıtılan modellerinizi çevrimiçi uç noktalar veya işlem hattı uç noktaları olarak barındırmak için çalışma alanınızdaki işlem kaynaklarını kullanın (toplu çıkarım için). Desteklenen işlem hedefleri şunlardır:
| İşlem hedefi | Eğitim | Dağıtım |
|---|---|---|
| Azure Machine Learning işlem | ✓ | |
| Azure Kubernetes Service | ✓ |
İşlem hedefleri Azure Machine Learning çalışma alanınıza eklenir. İşlem hedeflerinizi Azure Machine Learning stüdyosu çalışma alanınızda yönetirsiniz.
Dağıt
Gerçek zamanlı çıkarım gerçekleştirmek için bir işlem hattını çevrimiçi uç nokta olarak dağıtmanız gerekir. Çevrimiçi uç nokta, dış uygulama ile puanlama modeliniz arasında bir arabirim oluşturur. Çevrimiçi uç noktaya yapılan çağrı, uygulamaya gerçek zamanlı olarak tahmin sonuçları döndürür. Çevrimiçi uç noktaya çağrı yapmak için uç noktayı dağıttığınızda oluşturulan API anahtarını geçirirsiniz. Uç nokta, web programlama projeleri için popüler bir mimari seçimi olan REST'i temel alır.
Çevrimiçi uç noktaların bir Azure Kubernetes Service kümesine dağıtılması gerekir.
Modelinizi dağıtmayı öğrenmek için bkz . Öğretici: Tasarımcıyla makine öğrenmesi modeli dağıtma.
Yayımlama
İşlem hattını bir işlem hattı uç noktasına da yayımlayabilirsiniz. Çevrimiçi uç noktaya benzer şekilde işlem hattı uç noktası, REST çağrılarını kullanarak dış uygulamalardan yeni işlem hattı işleri göndermenizi sağlar. Ancak, işlem hattı uç noktasını kullanarak gerçek zamanlı olarak veri gönderemez veya alamazsınız.
Yayımlanan işlem hatları esnektir; modelleri eğitmek veya yeniden eğitmek, toplu çıkarım yapmak, yeni verileri işlemek ve çok daha fazlasını yapmak için kullanılabilir. Tek bir işlem hattı uç noktasına birden çok işlem hattı yayımlayabilir ve çalıştırılacak işlem hattı sürümünü belirtebilirsiniz.
Yayımlanan işlem hattı, her bileşen için işlem hattı taslağında tanımladığınız işlem kaynakları üzerinde çalışır.
Tasarımcı, SDK ile aynı PublishedPipeline nesnesini oluşturur.
Sonraki adımlar
- Öğretici: Tasarımcı ile otomobil fiyatını tahmin edin ile tahmine dayalı analiz ve makine öğrenmesinin temellerini öğrenin
- Mevcut tasarımcı örneklerini ihtiyaçlarınıza göre uyarlamak için nasıl değiştireceğinizi öğrenin.