웹 서비스 입력 및 웹 서비스 출력 구성 요소

이 문서에서는 Azure Machine Learning 디자이너의 웹 서비스 입력 및 웹 서비스 출력 구성 요소에 관해 설명합니다.

웹 서비스 입력 구성 요소는 DataFrameDirectory 형식의 입력 포트로만 연결할 수 있습니다. 웹 서비스 출력 구성 요소는 DataFrameDirectory 형식의 출력 포트에서만 연결할 수 있습니다. 구성 요소 트리의 웹 서비스 범주 아래에서 두 가지 구성 요소를 찾을 수 있습니다.

웹 서비스 입력 구성 요소는 사용자 데이터가 파이프라인으로 들어가는 위치를 나타냅니다. 웹 서비스 출력 구성 요소는 실시간 추론 파이프라인에서 사용자 데이터가 반환되는 위치를 나타냅니다.

웹 서비스 입력 및 출력을 사용하는 방법

학습 파이프라인에서 실시간 추론 파이프라인을 만들 때 웹 서비스 입력 및 웹 서비스 출력 구성 요소는 사용자 데이터가 파이프라인으로 들어오고 데이터가 반환되는 위치를 표시하기 위해 자동으로 추가됩니다.

참고 항목

실시간 유추 파이프라인의 자동 생성은 규칙 기반의 최상의 프로세스입니다. 정확성을 보장할 수 없습니다.

웹 서비스 입력 및 웹 서비스 출력 구성 요소를 수동으로 추가하거나 제거하여 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 실시간 추론 파이프라인에 하나 이상의 웹 서비스 입력 구성 요소와 하나의 웹 서비스 출력 구성 요소가 있는지 확인합니다. 웹 서비스 입력 또는 웹 서비스 출력 구성 요소가 여러 개인 경우에는 고유한 이름을 사용해야 합니다. 구성 요소의 오른쪽 패널에 이름을 입력할 수 있습니다.

웹 서비스 입력 및 웹 서비스 출력 구성 요소가 제출되지 않은 파이프라인에 추가하여 실시간 추론 파이프라인을 수동으로 만들 수도 있습니다.

참고 항목

파이프라인 유형은 처음 제출할 때 결정됩니다. 처음으로 제출하기 전에 웹 서비스 입력 및 웹 서비스 출력 구성 요소를 추가해야 합니다.

다음 예제에서는 Python 스크립트 실행 구성 요소에서 실시간 추론 파이프라인을 수동으로 만드는 방법을 보여 줍니다.

파이프라인을 제출하고 실행이 성공적으로 완료되면 실시간 엔드포인트를 배포할 수 있습니다.

참고 항목

앞의 예제 에서 Enter Data는 웹 서비스 입력에 대한 데이터 스키마를 수동으로 제공하며 실시간 엔드포인트를 배포하는 데 필요합니다. 일반적으로 데이터 스키마를 제공하기 위해서는 웹 서비스 입력이 연결된 포트에 항상 구성 요소 또는 데이터 세트를 연결해야 합니다.

다음 단계

실시간 엔드포인트 배포에 대해 자세히 알아봅니다.

Azure Machine Learning에서 사용 가능한 구성 요소 집합을 참조하세요.