webservice Paket

Enthält Funktionen zum Bereitstellen von Machine Learning-Modellen als Webdienst-Endpunkte in Azure Machine Learning

Durch die Bereitstellung eines Azure Machine Learning-Modells als Webdienst werden ein Endpunkt und eine REST-API erstellt. Sie können Daten an diese API senden und die vom Modell zurückgegebene Vorhersage empfangen.

Sie erstellen einen Webdienst, wenn Sie eine Model- oder Image-Klasse in Azure Container Instances (aci-Modul), Azure Kubernetes Service (aks-Modul) und Azure Kubernetes Endpoint (AksEndpoint) oder in Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) bereitstellen. Die Bereitstellung mithilfe eines Modells wird für die meisten Anwendungsfälle empfohlen, während die Bereitstellung mithilfe eines Image für fortgeschrittene Anwendungsfälle empfohlen wird. Beide Bereitstellungstypen werden in den Klassen in diesem Modul unterstützt.

Module

aci	Enthält Funktionen zum Bereitstellen von Machine Learning-Modellen als Webdienst-Endpunkte in Azure Container Instances Azure Container Instances (ACI) wird für Szenarios empfohlen, die in isolierten Containerelementen ausgeführt werden können, einschließlich einfacher Anwendungen, Taskautomatisierungen und Buildaufträgen. Weitere Informationen zur Verwendung von ACI finden Sie unter Bereitstellen eines Modells in Azure Container Instances.
aks	Dieses Modul enthält Funktionen zum Bereitstellen von Machine Learning-Modellen als Webdienst-Endpunkte auf Azure Kubernetes Service. Für Szenarios, die eine umfassende Containerorchestrierung erfordern (etwa für die containerübergreifende Dienstermittlung, automatische Skalierung und koordinierte Anwendungsupgrades), wird Azure Kubernetes Service (AKS) empfohlen. Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellen eines Modells in Azure Kubernetes Service.
container_resource_requirements	In diesem Artikel wird ein Modul zum Beschreiben der Containerressourcenanforderungen in Azure Machine Learning vorgestellt.
local	Enthält Funktionen für die Bereitstellung von Machine Learning-Modellen als lokale Webdienst-Endpunkte Die Bereitstellung in einem lokalen Webdienst wird empfohlen, wenn Sie Ihr Modell schnell bereitstellen und überprüfen müssen, oder wenn Sie ein Modell testen, das sich in der Entwicklung befindet. Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellen eines Modells auf Notebook-VMs.
unknown_webservice	Enthält Funktionen zum Verwalten unbekannter Webdienste in Azure Machine Learning
webservice	Enthält Funktionen zum Verwalten von Modellen, die als Webdienst-Endpunkt in Azure Machine Learning bereitgestellt werden Dieses Modul enthält die abstrakte übergeordnete Klasse Webservice, die Methoden zum Bereitstellen von Modellen definiert. Ein gängiges Muster ist die Erstellung eines Konfigurationsobjekts für das spezifische Computeziel und die anschließende Verwendung der Methoden der Webservice-Klasse mit diesem Konfigurationsobjekt. Erstellen Sie beispielsweise zur Bereitstellung in Azure Container Instances ein AciServiceDeploymentConfiguration-Objekt über die deploy_configuration-Methode der AciWebservice-Klasse, und verwenden Sie dann eine der Bereitstellungsmethoden der Webservice-Klasse. Ein ähnliches Muster gilt für die Klassen AksWebservice, AksEndpoint und LocalWebservice. Eine Übersicht über die Bereitstellung finden Sie unter Bereitstellen von Modellen mit Azure Machine Learning.

Klassen

AciWebservice	Stellt ein Machine Learning-Modell dar, das als Webdienst-Endpunkt in Azure Container Instances bereitgestellt wurde Ein bereitgestellter Dienst wird aus einem Modell, einem Skript und zugehörigen Dateien erstellt. Der resultierende Webdienst ist ein HTTP-Endpunkt mit Lastenausgleich und einer REST-API. Sie können Daten an diese API senden und die vom Modell zurückgegebene Vorhersage empfangen. Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellen eines Modells in Azure Container Instances. Initialisieren Sie den Webdienst instance. Der Webdienstkonstruktor ruft eine Clouddarstellung eines Webdienstobjekts ab, das dem bereitgestellten Arbeitsbereich zugeordnet ist. Es wird eine instance einer untergeordneten Klasse zurückgegeben, die dem spezifischen Typ des abgerufenen Webdienstobjekts entspricht.
AksEndpoint	Hinweis Dies ist eine experimentelle Klasse, die jederzeit geändert werden kann. Unter https://aka.ms/azuremlexperimental finden Sie weitere Informationen. Stellt eine Sammlung von Webdienstversionen hinter demselben Endpunkt dar, der in Azure Kubernetes Service ausgeführt wird Während eine AksWebservice-Klasse einen einzelnen Dienst mit einem einzelnen Bewertungsendpunkt bereitstellt, können Sie mit der AksEndpoint-Klasse mehrere Webdienstversionen hinter dem gleichen Bewertungsendpunkt bereitstellen. Jede Webdienstversion kann so konfiguriert werden, dass sie einen Prozentsatz des Datenverkehrs verarbeitet, sodass Sie Modelle (z. B. für A/B-Tests) kontrolliert bereitstellen können. Die AksEndpoint-Klasse ermöglicht die Bereitstellung aus einem Modellobjekt, das einer AksWebservice-Klasse ähnelt. Initialisieren Sie den Webdienst instance. Der Webdienstkonstruktor ruft eine Clouddarstellung eines Webdienstobjekts ab, das dem bereitgestellten Arbeitsbereich zugeordnet ist. Es wird eine instance einer untergeordneten Klasse zurückgegeben, die dem spezifischen Typ des abgerufenen Webdienstobjekts entspricht.
AksWebservice	Stellt ein Machine Learning-Modell dar, das als Webdienst-Endpunkt auf Azure Kubernetes Service bereitgestellt wird Ein bereitgestellter Dienst wird aus einem Modell, einem Skript und zugehörigen Dateien erstellt. Der resultierende Webdienst ist ein HTTP-Endpunkt mit Lastenausgleich und einer REST-API. Sie können Daten an diese API senden und die vom Modell zurückgegebene Vorhersage empfangen. AksWebservice stellt einen einzelnen Dienst auf einem Endpunkt bereit. Verwenden Sie die AksEndpoint-Klasse, um mehrere Dienste auf einem Endpunkt bereitzustellen. Weitere Informationen finden Sie im Cluster Bereitstellen eines Modells in einem Azure Kubernetes Service. Initialisieren Sie den Webdienst instance. Der Webdienstkonstruktor ruft eine Clouddarstellung eines Webdienstobjekts ab, das dem bereitgestellten Arbeitsbereich zugeordnet ist. Es wird eine instance einer untergeordneten Klasse zurückgegeben, die dem spezifischen Typ des abgerufenen Webdienstobjekts entspricht.
LocalWebservice	Stellt ein Machine Learning-Modell dar, das als lokaler Webdienst-Endpunkt bereitgestellt wird Die lokale Bereitstellung von Webdiensten ist für Debug- und Testszenarios nützlich. Lokaler Webdienstkonstruktor. Der LocalWebservice-Konstruktor wird verwendet, um eine lokale Darstellung eines LocalWebservice-Objekts abzurufen, das dem bereitgestellten Arbeitsbereich zugeordnet ist.
UnknownWebservice	Nur zur internen Verwendung. Diese Klasse wird von der Webservice-Klasse verwendet, um Dienstuntertypen abzurufen oder aufzulisten, wenn der Webdienst aus einem Paket erstellt wurde, das nicht importiert wurde, z. B. für einen Dienst, der mit dem <xref:azureml.accel>-Paket erstellt wurde. Initialisieren Sie den Webdienst instance. Der Webdienstkonstruktor ruft eine Clouddarstellung eines Webdienstobjekts ab, das dem bereitgestellten Arbeitsbereich zugeordnet ist. Es wird eine instance einer untergeordneten Klasse zurückgegeben, die dem spezifischen Typ des abgerufenen Webdienstobjekts entspricht.
Webservice	Definiert Basisfunktionen für die Bereitstellung von Modellen als Webdienst-Endpunkte in Azure Machine Learning Der Webdienstkonstruktor wird verwendet, um eine Clouddarstellung eines Webservice-Objekts abzurufen, das dem bereitgestellten Workspace-Objekt zugeordnet ist. Gibt eine Instanz einer untergeordneten Klasse zurück, die dem spezifischen Typ des abgerufenen Webservice-Objekts entspricht Die Webservice-Klasse ermöglicht die Bereitstellung von Machine Learning-Modellen aus einem Model- oder Image-Objekt. Weitere Informationen zur Verwendung von Webservice finden Sie unter Bereitstellen von Modellen mit Azure Machine Learning. Initialisieren Sie den Webdienst instance. Der Webdienstkonstruktor ruft eine Clouddarstellung eines Webdienstobjekts ab, das dem bereitgestellten Arbeitsbereich zugeordnet ist. Es wird eine instance einer untergeordneten Klasse zurückgegeben, die dem spezifischen Typ des abgerufenen Webdienstobjekts entspricht.