مشاركة عبر

تحديث نماذج Machine Learning Studio (الكلاسيكي) باستخدام نشاط Update Resource

ينطبق على: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

تلميح

جرب Data Factory في Microsoft Fabric، وهو حل تحليلي متكامل للمؤسسات. يغطي Microsoft Fabric كل شيء بدءا من حركة البيانات إلى علم البيانات والتحليلات في الوقت الحقيقي والمعلومات المهنية وإعداد التقارير. تعرف على كيفية بدء إصدار تجريبي جديد مجانا!

هام

سينتهي دعم Azure التعلم الآلي Studio (الكلاسيكي) في 31 أغسطس 2024. نوصي بالانتقال إلى Azure التعلم الآلي بحلول ذلك التاريخ.

اعتبارا من 1 ديسمبر 2021، لا يمكنك إنشاء موارد جديدة التعلم الآلي Studio (كلاسيكي) (مساحة العمل وخطة خدمة الويب). حتى 31 أغسطس 2024، يمكنك الاستمرار في استخدام تجارب التعلم الآلي Studio (الكلاسيكية) وخدمات الويب الحالية. لمزيد من المعلومات، راجع:

يتم إيقاف وثائق التعلم الآلي Studio (الكلاسيكي) وقد لا يتم تحديثها في المستقبل.

إشعار

نظرا لأنه لم يعد من الممكن إنشاء موارد التعلم الآلي Studio (الكلاسيكية) بعد 1 ديسمبر 2021، يتم تشجيع المستخدمين على استخدام Azure التعلم الآلي مع نشاط التعلم الآلي Execute Pipeline بدلا من استخدام نشاط Update Resource لتحديث نماذج التعلم الآلي Studio (الكلاسيكية).

هذه المقالة مُكمّلة للمقالة الرئيسية تكامل Machine Learning Studio (الكلاسيكي): إنشاء مسارات تنبؤية باستخدام Machine Learning Studio (الكلاسيكي). إذا لم تكن قد فعلت ذلك بالفعل، فراجع المقالة الرئيسية قبل قراءة هذه المقالة.

نظرة عامة

كجزء من عملية تشغيل نماذج Machine Learning Studio (الكلاسيكي)، نموذجك متدرب ومحفوظ. ثم استخدمه لإنشاء خدمة ويب تنبؤية. يمكن بعد ذلك استهلاك خدمة الويب في مواقع الويب ولوحات المعلومات وتطبيقات الأجهزة المحمولة.

النماذج التي تقوم بإنشائها باستخدام Machine Learning Studio (الكلاسيكي) عادة ما تكون غير ثابتة. عندما تتوفر بيانات جديدة أو عندما يكون لدى مستهلك واجهة برمجة التطبيقات بياناته الخاصة، يحتاج النموذج إلى إعادة التدريب.

يمكن أن تحدث إعادة التدريب بشكل متكرر. مع نشاط تنفيذ الدُفعة ونشاط تحديث الموارد، يمكنك تشغيل نموذج Machine Learning Studio (الكلاسيكي) لإعادة التدريب وتحديث خدمة الويب التنبؤية.

تصور الصورة التالية العلاقة بين التدريب وخدمات الويب التنبؤية.

خدمات ويب

نشاط مورد التحديث لـ Machine Learning Studio (كلاسيكي)

تعرف القصاصة البرمجية JSON التالية نشاط تنفيذ الدفعة التعلم الآلي Studio (الكلاسيكي).

{
    "name": "amlUpdateResource",
    "type": "AzureMLUpdateResource",
    "description": "description",
    "linkedServiceName": {
        "type": "LinkedServiceReference",
        "referenceName": "updatableScoringEndpoint2"
    },
    "typeProperties": {
        "trainedModelName": "ModelName",
        "trainedModelLinkedServiceName": {
                    "type": "LinkedServiceReference",
                    "referenceName": "StorageLinkedService"
                },
        "trainedModelFilePath": "ilearner file path"
    }
}
الخاصية الوصف مطلوب
الاسم اسم النشاط في المسار ‏‏نعم‬
الوصف نص يصف ما يفعله النشاط. لا
النوع بالنسبة لنشاط Machine Learning Studio Update Resource (الكلاسيكي)، يكون نوع النشاط هو AzureMLUpdateResource. ‏‏نعم‬
linkedServiceName تحتوي الخدمة المرتبطة بـ Machine Learning Studio (الكلاسيكي) على خاصية updateResourceEndpoint. ‏‏نعم‬
trainedModelName سيُحدّث اسم الوحدة النمطية للنموذج المدرب في تجربة خدمة ويب ‏‏نعم‬
trainedModelLinkedServiceName اسم خدمة Azure Storage المرتبطة التي تحمل ملف ilearner الذي تم تحميله بواسطة عملية التحديث ‏‏نعم‬
trainedModelFilePath مسار الملف النسبي في trainedModelLinkedService لتمثيل ملف ilearner الذي تم تحميله بواسطة عملية التحديث ‏‏نعم‬

سير العمل من البداية إلى النهاية

تتضمن العملية الكاملة لتشغيل إعادة تدريب نموذج وتحديث خدمات الويب التنبؤية الخطوات التالية:

  • استدعاء تدريب خدمة ويب باستخدام نشاط تنفيذ الدُفعة. استدعاء خدمة ويب التدريب هو نفس استدعاء خدمة ويب التنبؤية الموضحة في إنشاء مسارات تنبؤية باستخدام Machine Learning Studio (الكلاسيكي) ونشاط تنفيذ الدُفعة. إخراج تدريب خدمة الويب هو ملف iLearner الذي يمكنك استخدامه لتحديث خدمة الويب التنبؤية.
  • استدعاء نقطة نهاية مورد تحديثخدمة ويب التنبؤية باستخدام نشاط تحديث الموارد لتحديث خدمة الويب مع النموذج المُدرّب حديثاً.

خدمة مرتبطة بـ Machine Learning Studio (الكلاسيكي)

لكي يعمل سير العمل الشامل المذكور سابقا، تحتاج إلى إنشاء خدمتين مرتبطتين التعلم الآلي Studio (كلاسيكي):

  1. خدمة مرتبطة التعلم الآلي Studio (كلاسيكي) بخدمة ويب التدريب، يتم استخدام هذه الخدمة المرتبطة بواسطة نشاط تنفيذ الدفعة بنفس الطريقة التي يستخدمها ما هو مذكور في إنشاء مسارات تنبؤية باستخدام التعلم الآلي Studio (كلاسيكي) ونشاط تنفيذ الدفعة. الفرق هو إخراج خدمة ويب التدريب هو ملف iLearner، والذي يستخدمه نشاط تحديث الموارد لتحديث خدمة الويب التنبؤية.
  2. خدمة مرتبطة التعلم الآلي Studio (كلاسيكي) بنقطة نهاية مورد التحديث لخدمة الويب التنبؤية. يتم استخدام هذه الخدمة المرتبطة بواسطة نشاط Update Resource لتحديث خدمة الويب التنبؤية باستخدام ملف iLearner الذي تم إرجاعه من الخطوة السابقة.

بالنسبة للخدمة الثانية المرتبطة بـ Machine Learning Studio (الكلاسيكي)، يختلف التكوين عندما تكون خدمة ويب Machine Learning Studio (الكلاسيكي) خدمة ويب كلاسيكية أو خدمة ويب جديدة. تُناقش هذه الاختلافات بشكل منفصل في المقاطع التالية.

خدمة ويب هي خدمة ويب Azure Resource Manager جديدة

إذا كانت خدمة الويب هي النوع الجديد من خدمة الويب التي تعرض نقطة نهاية Azure Resource Manager، فلن تحتاج إلى إضافة نقطة النهاية الثانية غير الافتراضية . updateResourceEndpoint في الخدمة المرتبطة هو من التنسيق:

https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/Microsoft.MachineLearning/webServices/{web-service-name}?api-version=2016-05-01-preview

يمكنك الحصول على قيم لحاملي المواقع في عنوان URL عند الاستعلام عن خدمة الويب على Azure التعلم الآلي studio.

يَتطلّب النوع الجديد من نقطة نهاية مورد التحديث مصادقة كيان الخدمة. لاستخدام المصادقة الأساسية للخدمة، سجل كيان تطبيق في معرف Microsoft Entra وامنحه دور المساهم أو المالك للاشتراك أو مجموعة الموارد التي تنتمي إليها خدمة الويب. راجع كيفية إنشاء كيان الخدمة وتعيين أذونات لإدارة مورد Azure. دون القيم التالية التي تستخدمها لتعريف الخدمة المرتبطة:

  • مُعرّف التطبيق
  • مفتاح التطبيق
  • معرف المستأجر

فيما يلي نموذج لتعريف الخدمة المرتبطة:

{
    "name": "AzureMLLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureML",
        "description": "The linked service for AML web service.",
        "typeProperties": {
            "mlEndpoint": "https://ussouthcentral.services.azureml.net/workspaces/0000000000000000	000000000000000000000/services/0000000000000000000000000000000000000/jobs?api-version=2.0",
            "apiKey": {
                "type": "SecureString",
                "value": "APIKeyOfEndpoint1"
            },
            "updateResourceEndpoint": "https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/Microsoft.MachineLearning/webServices/{web-service-name}?api-version=2016-05-01-preview",
            "servicePrincipalId": "000000000-0000-0000-0000-0000000000000",
            "servicePrincipalKey": {
                "type": "SecureString",
                "value": "servicePrincipalKey"
            },
            "tenant": "mycompany.com"
        }
    }
}

يوفر السيناريو التالي المزيد من التفاصيل. به مثال لإعادة تدريب وتحديث نماذج Machine Learning Studio (الكلاسيكي) من المسار.

نموذج: إعادة تدريب نموذج التعلم الآلي Studio (كلاسيكي) وتحديثه

يوفر هذا المقطع عينة مسار يستخدم نشاط تنفيذ الدُفعة في Azure Machine Learning Studio (الكلاسيكي) لإعادة تدريب النموذج. مسار يستخدم أيضاً تحديث نشاط مورد Azure Machine Learning Studio (الكلاسيكي) لتحديث النموذج في خدمة ويب التسجيل. يوفر القسم أيضاً قصاصات برمجية JSON لجميع الخدمات المرتبطة ومجموعات البيانات والمسارات في المثال.

خدمة تخزين الكائن الثنائي كبير الحجم المرتبطة لـ Azure:

يحتفظ Azure Storage بالبيانات التالية:

  • بيانات التدريب. بيانات الإدخال لخدمة ويب Machine Learning Studio (الكلاسيكي).
  • ملف iLearner. الإخراج من خدمة ويب تدريب Machine Learning Studio (الكلاسيكي). هذا الملف هو أيضاً إدخال لنشاط تحديث الموارد.

فيما يلي نموذج تعريف JSON للخدمة المرتبطة:

{
    "name": "StorageLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureStorage",
        "typeProperties": {
            "connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=name;AccountKey=key"
        }
    }
}

خدمة مرتبطة لنقطة نهاية تدريب Machine Learning Studio (الكلاسيكي)

يعرف مقتطف JSON التالي خدمة مرتبطة التعلم الآلي Studio (كلاسيكي) تشير إلى نقطة النهاية الافتراضية لخدمة ويب التدريب.

{
    "name": "trainingEndpoint",
    "properties": {
        "type": "AzureML",
        "typeProperties": {
            "mlEndpoint": "https://ussouthcentral.services.azureml.net/workspaces/xxx/services/--training experiment--/jobs",
            "apiKey": "myKey"
        }
    }
}

في Azure Machine Learning Studio (الكلاسيكي)، نفذ ما يلي للحصول على قيم لـmlEndpoint وapiKey:

  1. حدد WEB SERVICES في القائمة اليمنى.
  2. حدد خدمة ويب التدريب في قائمة خدمات الويب.
  3. حدد copy بجوار مربع نص مفتاح API. الصق المفتاح في الحافظة في محرر مصنع بيانات JSON.
  4. في Azure التعلم الآلي Studio (كلاسيكي) ، حدد ارتباط BATCH EXECUTION.
  5. انسخ "Request URI" من المقطع "Request" والصقه في محرر JSON.

خدمة مرتبطة لنقطة نهاية تسجيل النقاط القابلة للتحديث في Azure التعلم الآلي studio (الكلاسيكي):

تعرف القصاصة البرمجية JSON التالية خدمة مرتبطة ب Azure التعلم الآلي studio (الكلاسيكي) التي تشير إلى نقطة نهاية قابلة للتحديث لخدمة الويب لتسجيل النقاط.

{
    "name": "updatableScoringEndpoint2",
    "properties": {
        "type": "AzureML",
        "typeProperties": {
            "mlEndpoint": "https://ussouthcentral.services.azureml.net/workspaces/00000000eb0abe4d6bbb1d7886062747d7/services/00000000026734a5889e02fbb1f65cefd/jobs?api-version=2.0",
            "apiKey": "sooooooooooh3WvG1hBfKS2BNNcfwSO7hhY6dY98noLfOdqQydYDIXyf2KoIaN3JpALu/AKtflHWMOCuicm/Q==",
            "updateResourceEndpoint": "https://management.azure.com/subscriptions/ffffffff-eeee-dddd-cccc-bbbbbbbbbbb0/resourceGroups/Default-MachineLearning-SouthCentralUS/providers/Microsoft.MachineLearning/webServices/myWebService?api-version=2016-05-01-preview",
            "servicePrincipalId": "fe200044-c008-4008-a005-94000000731",
            "servicePrincipalKey": "zWa0000000000Tp6FjtZOspK/WMA2tQ08c8U+gZRBlw=",
            "tenant": "mycompany.com"
        }
    }
}

‏‫‏‫‏‫المسار‬

مسار له نشاطين: AzureMLBatchExecution وAzureMLUpdateResource. يأخذ نشاط تنفيذ الدُفعة بيانات التدريب كإدخال وينتج ملف iLearner كإخراج. ثم يأخذ نشاط تحديث الموارد ملف iLearner هذا ويستخدمه لتحديث خدمة الويب التنبؤية.

{
    "name": "LookupPipelineDemo",
    "properties": {
        "activities": [
            {
                "name": "amlBEGetilearner",
                "description": "Use AML BES to get the ilearner file from training web service",
                "type": "AzureMLBatchExecution",
                "linkedServiceName": {
                    "referenceName": "trainingEndpoint",
                    "type": "LinkedServiceReference"
                },
                "typeProperties": {
                    "webServiceInputs": {
                        "input1": {
                            "LinkedServiceName":{
                                "referenceName": "StorageLinkedService",
                                "type": "LinkedServiceReference"
                            },
                            "FilePath":"azuremltesting/input"
                        },
                        "input2": {
                            "LinkedServiceName":{
                                "referenceName": "StorageLinkedService",
                                "type": "LinkedServiceReference"
                            },
                            "FilePath":"azuremltesting/input"
                        }
                    },
                    "webServiceOutputs": {
                        "output1": {
                            "LinkedServiceName":{
                                "referenceName": "StorageLinkedService",
                                "type": "LinkedServiceReference"
                            },
                            "FilePath":"azuremltesting/output"
                        }
                    }
                }
            },
            {
                "name": "amlUpdateResource",
                "type": "AzureMLUpdateResource",
                "description": "Use AML Update Resource to update the predict web service",
                "linkedServiceName": {
                    "type": "LinkedServiceReference",
                    "referenceName": "updatableScoringEndpoint2"
                },
                "typeProperties": {
                    "trainedModelName": "ADFV2Sample Model [trained model]",
                    "trainedModelLinkedServiceName": {
                        "type": "LinkedServiceReference",
                        "referenceName": "StorageLinkedService"
                    },
                    "trainedModelFilePath": "azuremltesting/output/newModelForArm.ilearner"
                },
                "dependsOn": [
                    {
                        "activity": "amlbeGetilearner",
                        "dependencyConditions": [ "Succeeded" ]
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}

المحتوى ذو الصلة

راجع المقالات التالية التي تشرح كيفية تحويل البيانات بطرق أخرى:

  • Last updated on