Machine Learning Server: Verwalten von Webdiensten mit „azureml-model-management-sdk“
Gilt für: Machine Learning Server, SQL Server 2017
„azureml-model-management-sdk“ ist ein von Microsoft entwickeltes benutzerdefiniertes Python-Paket. Dieses Paket stellt die Klassen und Funktionen zum Bereitstellen von und Interagieren mit Analysewebdiensten bereit. Diese Webdienste werden durch Codeblock und Skripts in Python oder R unterstützt.
Das vorliegende Thema ist eine allgemeine Beschreibung der Paketfunktionalität. Diese Klassen und Funktionen können direkt aufgerufen werden. Syntax und weitere Details finden Sie in den Hilfethemen zu den einzelnen Funktionen im Inhaltsverzeichnis.
Paketdetails | Informationen |
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Aktuelle Version: | 1.0.1b7 |
Basiert auf: | Anaconda-Distribution von Python 3.5 |
Paketverteilung: | Machine Learning Server 9.x SQL Server 2017 Machine Learning Server (eigenständig) |
Verwenden dieses Pakets
Das Paket azureml-model-management-sdk wird als Teil von Machine Learning Server und SQL Server 2017 Machine Learning Server (eigenständig) installiert, wenn Sie Ihrer Installation Python hinzufügen. Es ist auch lokal unter Windows verfügbar. Wenn Sie diese Produkte installieren, erhalten Sie sämtliche proprietären Pakete sowie eine Python-Distribution mit zugehörigen Modulen und Interpretern.
Sie können eine beliebige Python-IDE verwenden, um Python-Skripts zu schreiben, die die Klassen und Funktionen in azureml-model-management-sdk aufrufen. Das Skript muss jedoch auf einem Computer mit Machine Learning Server oder SQL Server 2017 Machine Learning Server (eigenständig) mit Python ausgeführt werden.
Anwendungsfälle
Es gibt drei primäre Anwendungsfälle für dieses Release:
- Hinzufügen von Authentifizierungslogik zu Ihrem Python-Skript
- Bereitstellen von Python-Standardwebdiensten oder -Echtzeitwebdiensten
- Verwalten und Nutzen dieser Webdienste
Hauptklassen und -funktionen
Nächste Schritte
Fügen Sie durch Ausführung von Setup beide Python-Module zu Ihrem Computer hinzu:
- Richten Sie Machine Learning Server für Python oder Python Machine Learning Services ein.
Befolgen Sie als Nächstes diese Schnellstartanleitung, um es selbst auszuprobieren:
Lesen Sie auch diesen Artikel zur Vorgehensweise:
Siehe auch
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