model Módulo
Contém funcionalidades para gerir modelos de machine learning no Azure Machine Learning.
Com a Model classe , pode realizar as seguintes tarefas principais:
- registar o modelo numa área de trabalho
- crie o perfil do modelo para compreender os requisitos de implementação
- empacotar o modelo para utilização com o Docker
- implementar o modelo num ponto final de inferência como um serviço Web
Para obter mais informações sobre como os modelos são utilizados, veja Como funciona o Azure Machine Learning: Arquitetura e conceitos.
Classes
| InferenceConfig |
Representa as definições de configuração de um ambiente personalizado utilizado para implementação. A configuração da inferência é um parâmetro de entrada para Model ações relacionadas com a implementação: Inicialize o objeto de configuração. |
| Model |
Representa o resultado da preparação de machine learning. Um modelo é o resultado de uma preparação Run do Azure Machine Learning ou de outro processo de preparação de modelos fora do Azure. Independentemente da forma como o modelo é produzido, pode ser registado numa área de trabalho, onde é representado por um nome e uma versão. Com a classe Modelo, pode empacotar modelos para utilização com o Docker e implementá-los como um ponto final em tempo real que pode ser utilizado para pedidos de inferência. Para um tutorial completo que mostra como os modelos são criados, geridos e consumidos, veja Preparar um modelo de classificação de imagens com dados MNIST e scikit-learn com o Azure Machine Learning. Construtor de modelos. O construtor Modelo é utilizado para obter uma representação na cloud de um objeto Modelo associado à área de trabalho fornecida. Tem de fornecer um nome ou um ID. |
| ModelPackage |
Representa um empacotamento de um ou mais modelos e as respetivas dependências numa imagem do Docker ou dockerfile. Um objeto ModelPackage é devolvido a package partir do método da classe Model. O Inicialize o pacote criado com modelos e dependências. |