Prueba de puntos de conexión en línea administrados

  • 5 minutos

Después de implementar un servicio en tiempo real, puede consumirlo desde las aplicaciones cliente para predecir las etiquetas para los nuevos casos de datos.

Uso del Estudio de Azure Machine Learning

Para ver todos los puntos de conexión en el Estudio de Azure Machine Learning, vaya a la página Puntos de conexión. En la pestaña Puntos de conexión en tiempo real se muestran todos los puntos de conexión.

Puede seleccionar un punto de conexión para revisar sus detalles y registros de implementación.

Además, puede usar el estudio para probar el punto de conexión.

Diagram showing different hyperparameter values resulting in different models by performing hyperparameter tuning.

Uso del SDK de Azure Machine Learning para Python

Para realizar pruebas, también puede usar el SDK de Python de Azure Machine Learning para invocar un punto de conexión.

Normalmente, los datos se envían al modelo implementado en formato JSON con la siguiente estructura:

{
  "data":[
      [0.1,2.3,4.1,2.0], // 1st case
      [0.2,1.8,3.9,2.1],  // 2nd case,
      ...
  ]
}

La respuesta del modelo implementado es una colección JSON con una predicción para cada caso que se envió en los datos. En el ejemplo de código siguiente se invoca un punto de conexión y se muestra la respuesta:

# test the blue deployment with some sample data
response = ml_client.online_endpoints.invoke(
    endpoint_name=online_endpoint_name,
    deployment_name="blue",
    request_file="sample-data.json",
)

if response[1]=='1':
    print("Yes")
else:
    print ("No")