İstemci uygulamalarından işlem hattı uç noktalarını kullanma

Önemli

Azure Machine Learning Studio (klasik) desteği 31 Ağustos 2024'te sona erecektir. Bu tarihe kadar Azure Machine Learning'e geçmenizi öneririz.

1 Aralık 2021 itibarıyla yeni Machine Learning Studio (klasik) kaynakları (çalışma alanı ve web hizmeti planı) oluşturamazsınız. 31 Ağustos 2024'e kadar mevcut Machine Learning Studio (klasik) denemelerini ve web hizmetlerini kullanmaya devam edebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz.

Machine Learning Studio (klasik) belgeleri kullanımdan kaldırılıyor ve gelecekte güncelleştirilmeyebilir.

Bu makalede, istemci uygulamalarını Azure Machine Learning uç noktalarıyla tümleştirmeyi öğreneceksiniz.

Bu makale, ML Studio'nun (klasik) Azure Machine Learning'e geçiş serisinin bir parçasıdır. Azure Machine Learning'e geçiş hakkında daha fazla bilgi için geçişe genel bakış makalesine bakın.

Önkoşullar

Gerçek zamanlı uç nokta kullanma

Modelinizi gerçek zamanlı uç nokta olarak dağıttıysanız REST uç noktasını ve önceden oluşturulmuş tüketim kodunu C#, Python ve R'de bulabilirsiniz:

  1. Azure Machine Learning stüdyosu (ml.azure.com) bölümüne gidin.
  2. Uç Noktalar sekmesine gidin.
  3. Gerçek zamanlı uç noktanızı seçin.
  4. Tüket'i seçin.

Not

Uç noktanızın Swagger belirtimini Ayrıntılar sekmesinde de bulabilirsiniz. Uç nokta şemanızı anlamak için Swagger tanımını kullanın. Swagger tanımı hakkında daha fazla bilgi için Swagger resmi belgelerine bakın.

İşlem hattı uç noktasını kullanma

İşlem hattı uç noktasını kullanmanın iki yolu vardır:

  • REST API çağrıları
  • Azure Data Factory ile tümleştirme

REST API çağrılarını kullanma

İstemci uygulamanızdan REST uç noktasını çağırın. Uç noktanızın şemasını anlamak için Swagger belirtimini kullanabilirsiniz:

  1. Azure Machine Learning stüdyosu (ml.azure.com) bölümüne gidin.
  2. Uç Noktalar sekmesine gidin.
  3. İşlem hattı uç noktaları'ı seçin.
  4. İşlem hattı uç noktanızı seçin.
  5. İşlem hattı uç noktasına genel bakış bölmesinde REST uç nokta belgeleri altındaki bağlantıyı seçin.

Azure Data Factory'yi kullanma

Azure Machine Learning işlem hattınızı Azure Data Factory işlem hattında adım olarak çağırabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Azure Data Factory'de Azure Machine Learning işlem hatlarını yürütme.

Sonraki adımlar

Bu makalede, işlem hattı uç noktalarınız için şemayı ve örnek kodu bulmayı öğrendiniz. Bir uç noktada kimlik doğrulaması yapma hakkında daha fazla bilgi için bkz . Çevrimiçi uç noktada kimlik doğrulaması yapma.

Azure Machine Learning geçiş serisindeki diğer makalelere bakın: