Введение

  • 3 мин

Представьте, что вы обучили модель для прогнозирования продаж продукта. Модель была обучена и отслеживалась в Машинное обучение Azure. Каждый месяц вы хотите использовать модель для прогнозирования продаж в ближайший месяц.

Во многих рабочих сценариях длительные задачи, имеющие дело с большим объемом данных, выполняются в виде пакетных операций. В машинном обучении пакетное определение используется для асинхронного применения прогнозной модели к нескольким случаям и записи результатов в файл или базу данных.

Diagram showing a batch inferencing service triggering a batch scoring job.

В Машинное обучение Azure можно реализовать решения пакетного вывода, развернув модель в конечной точке пакетной службы.

Цели обучения

В этом модуле рассматриваются следующие задачи:

  • Создайте конечную точку пакетной службы.
  • Разверните модель MLflow в пакетной конечной точке.
  • Разверните пользовательскую модель в пакетной конечной точке.
  • Вызов конечных точек пакетной службы.