Veri İçeri ve Veri Dışarı Aktarma modüllerini kullanan Machine Learning Studio (klasik) web hizmetlerini dağıtma

ŞUNLAR IÇIN GEÇERLIDIR: Şunun için geçerlidir. Machine Learning Studio (klasik) Için geçerli değildir. Azure Machine Learning

Önemli

Machine Learning Stüdyosu (klasik) desteği 31 Ağustos 2024'te sona erecektir. Bu tarihe kadar Azure Machine Learning'e geçmenizi öneririz.

1 Aralık 2021'den başlayarak artık yeni Machine Learning Stüdyosu (klasik) kaynakları oluşturamayacaksınız. 31 Ağustos 2024'e kadar mevcut Machine Learning Stüdyosu (klasik) kaynaklarını kullanmaya devam edebilirsiniz.

Makine öğrenmesi projelerini ML Studio'dan (klasik) Azure Machine Learning'e taşıma hakkındaki bilgilere bakın.
Azure Machine Learning hakkında daha fazla bilgi edinin

ML Stüdyosu (klasik) belgeleri kullanımdan kaldırılacak ve gelecekte güncelleştirilmeyecektir.

Tahmine dayalı bir deneme oluşturduğunuzda genellikle bir web hizmeti girişi ve çıkışı eklersiniz. Denemeyi dağıttığınızda, tüketiciler girişler ve çıkışlar aracılığıyla web hizmetinden veri gönderip alabilir. Bazı uygulamalar için bir tüketicinin verileri bir veri akışından edinilebilir veya Azure Blob depolama gibi bir dış veri kaynağında bulunabilir. Bu gibi durumlarda, web hizmeti girişlerini ve çıkışlarını kullanarak okuma ve yazma verilerine gerek yoktur. Bunun yerine, Verileri İçeri Aktarma modülünü kullanarak veri kaynağından verileri okumak ve verileri dışarı aktarma modülünü kullanarak puanlama sonuçlarını farklı bir veri konumuna yazmak için Batch Yürütme Hizmeti'ni (BES) kullanabilirler.

Veri İçe Aktarma ve Dışa Aktarma modülleri, HTTP aracılığıyla bir Web URL'si, bir Hive Sorgusu, Azure SQL Veritabanı veritabanı, Azure Tablo depolama, Azure Blob depolama, bir Veri Akışı sağlayıcı veya bir SQL Server veritabanı gibi çeşitli veri konumlarından okuma ve yazma işlemi yapabilir.

Bu konu başlığı altında "Örnek 5: Eğitme, Test, İkili Sınıflandırma için Değerlendirme: Yetişkin Veri Kümesi" örneği kullanılır ve veri kümesinin censusdata adlı bir Azure SQL tablosuna zaten yüklendiği varsayılır.

Eğitim denemesi oluşturma

"Örnek 5: Eğitme, Test, İkili Sınıflandırma için Değerlendirme: Yetişkin Veri Kümesi" örneğini açtığınızda örnek Yetişkin Nüfus Sayımı Geliri İkili Sınıflandırma veri kümesi kullanılır. Tuvaldeki deneme de aşağıdaki görüntüye benzer olacaktır:

Denemenin ilk yapılandırması.

Azure SQL tablosundaki verileri okumak için:

Veri kümesi modülünü silin.
Bileşenler arama kutusuna "import" yazın.
Sonuç listesinden deneme tuvaline bir Veri İçeri Aktarma modülü ekleyin.
Verileri İçeri Aktarma modülünün çıkışını Eksik Verileri Temizle modülünün girişlerine bağlayın.
Özellikler bölmesinde, Veri Kaynağı açılan listesinden Azure SQL Veritabanıseçin.
Veritabanı sunucusu adı, Veritabanı adı, Kullanıcı adı ve Parola alanlarına veritabanınız için uygun bilgileri girin.

Veritabanı sorgusu alanına aşağıdaki sorguyu girin.

 select [age],
    [workclass],
    [fnlwgt],
    [education],
    [education-num],
    [marital-status],
    [occupation],
    [relationship],
    [race],
    [sex],
    [capital-gain],
    [capital-loss],
    [hours-per-week],
    [native-country],
    [income]
 from dbo.censusdata;

Deneme tuvalinin en altında Çalıştır'a tıklayın.

Tahmine dayalı denemeyi oluşturma

Ardından, web hizmetinizi dağıtacağınız tahmine dayalı denemeyi ayarlarsınız.

Deneme tuvalinin alt kısmında Web Hizmetini Ayarla'ya tıklayın ve Tahmine Dayalı Web Hizmeti [Önerilen] öğesini seçin.
Tahmine dayalı deneyden Web Hizmeti Girişi ve Web Hizmeti Çıktısı modüllerini kaldırın.
Bileşenler arama kutusuna "export" yazın.
Sonuç listesinden deneme tuvaline bir Verileri Dışarı Aktarma modülü ekleyin.
Puan Modeli modülünün çıkışını Verileri Dışarı Aktar modülünün girişine bağlayın.
Özellikler bölmesinde, veri hedefi açılan menüsünden Azure SQL Veritabanı seçin.
Veritabanı sunucusu adı, Veritabanı adı, Sunucu kullanıcı hesabı adı ve Sunucu kullanıcı hesabı parola alanlarına veritabanınız için uygun bilgileri girin.
Kaydedilecek sütunların virgülle ayrılmış listesine Puanlanmış Etiketler yazın.
Veri tablosu adı alanına dbo yazın. ScoredLabels. Tablo yoksa, deneme çalıştırıldığında veya web hizmeti çağrıldığında oluşturulur.
Virgülle ayrılmış veri tablosu sütunları listesine ScoredLabels yazın.

Son web hizmetini çağıran bir uygulama yazarken, çalışma zamanında farklı bir giriş sorgusu veya hedef tablo belirtmek isteyebilirsiniz. Bu girişleri ve çıkışları yapılandırmak için Web Hizmeti Parametreleri özelliğini kullanarak Verileri İçeri Aktar modülü Veri kaynağı özelliğini ve Verileri Dışarı Aktarma modu veri hedefi özelliğini ayarlayın. Web Hizmeti Parametreleri hakkında daha fazla bilgi için Cortana Intelligence ve Machine Learning Blogu'nda Machine Learning Studio (klasik) Web Hizmeti Parametreleri girdisine bakın.

İçeri aktarma sorgusu ve hedef tablo için Web Hizmeti Parametrelerini yapılandırmak için:

Verileri İçeri Aktar modülünün özellikler bölmesinde, Veritabanı sorgu alanının sağ üst kısmındaki simgeye tıklayın ve Web hizmeti parametresi olarak ayarla'yı seçin.
Verileri Dışarı Aktar modülünün özellikler bölmesinde, Veri tablosu adı alanının sağ üst kısmındaki simgeye tıklayın ve Web hizmeti parametresi olarak ayarla'yı seçin.
Verileri Dışarı Aktar modülü özellikleri bölmesinin alt kısmındaki Web Hizmeti Parametreleri bölümünde Veritabanı sorgusu'na tıklayın ve Sorgu olarak yeniden adlandırın.
Veri tablosu adı'nı tıklayın ve Tablo olarak yeniden adlandırın.

İşiniz bittiğinde, denemeniz aşağıdaki görüntüye benzer görünmelidir:

Denemenin son görünümü.

Artık denemeyi bir web hizmeti olarak dağıtabilirsiniz.

Web hizmetini dağıtma

Klasik veya Yeni web hizmetine dağıtabilirsiniz.

Klasik Web Hizmeti dağıtma

Klasik Web Hizmeti olarak dağıtmak ve kullanmak üzere bir uygulama oluşturmak için:

Deneme tuvalinin en altında Çalıştır'a tıklayın.
Çalıştırma tamamlandığında Web Hizmetini Dağıt'a tıklayın ve Web Hizmetini Dağıt [Klasik] öğesini seçin.
Web hizmeti panosunda API anahtarınızı bulun. Daha sonra kullanmak üzere kopyalayın ve kaydedin.
Varsayılan Uç Nokta tablosunda Toplu Yürütme bağlantısına tıklayarak API Yardım Sayfasını açın.
Visual Studio'da bir C# konsol uygulaması oluşturun: Yeni>Project>Visual C#>Windows Klasik Masaüstü>Konsol Uygulaması (.NET Framework).
API Yardım Sayfasında, sayfanın alt kısmındaki Örnek Kod bölümünü bulun.
C# örnek kodunu kopyalayıp Program.cs dosyanıza yapıştırın ve blob depolamaya yapılan tüm başvuruları kaldırın.
apiKey değişkeninin değerini daha önce kaydedilmiş API anahtarıyla güncelleştirin.

İstek bildirimini bulun ve Veri Dışa Aktarım ve Veri İçe Aktarım modüllerine geçirilen Web Hizmeti Parametrelerinin değerlerini güncelleyin. Bu durumda, özgün sorguyu kullanırsınız, ancak yeni bir tablo adı tanımlarsınız.

var request = new BatchExecutionRequest()
{
    GlobalParameters = new Dictionary<string, string>() {
        { "Query", @"select [age], [workclass], [fnlwgt], [education], [education-num], [marital-status], [occupation], [relationship], [race], [sex], [capital-gain], [capital-loss], [hours-per-week], [native-country], [income] from dbo.censusdata" },
        { "Table", "dbo.ScoredTable2" },
    }
};

Uygulamayı çalıştırın.

Çalıştırma tamamlandığında, veritabanına puanlama sonuçlarını içeren yeni bir tablo eklenir.

Yeni Web Hizmeti Dağıtma

Not

Yeni web hizmetini dağıtmak için, web hizmetini dağıttığınız abonelikte yeterli izinlere sahip olmanız gerekir. Daha fazla bilgi için bkz . Machine Learning Web Hizmetleri portalını kullanarak web hizmetini yönetme.

Yeni Web Hizmeti olarak dağıtmak ve kullanmak üzere bir uygulama oluşturmak için:

Deneme tuvalinin en altında Çalıştır'a tıklayın.
Çalıştırma tamamlandığında Web Hizmetini Dağıt'a tıklayın ve Web Hizmetini Dağıt [Yeni] öğesini seçin.
Deneme Deneyini Dağıt sayfasında, web hizmetiniz için bir ad girin, bir fiyatlandırma planı seçin ve ardından Dağıt'a tıklayın.
Hızlı Başlangıç sayfasında, Tüket'e tıklayın.
Örnek Kod bölümünde Batch'e tıklayın.
Visual Studio'da bir C# konsol uygulaması oluşturun: Yeni>Project>Visual C#>Windows Klasik Masaüstü>Konsol Uygulaması (.NET Framework).
C# örnek kodunu kopyalayıp Program.cs dosyanıza yapıştırın.
apiKey değişkeninin değerini Temel tüketim bilgileri bölümünde bulunan Birincil Anahtar ile güncelleştirin.

scoreRequest bildirimini bulun ve Veri İçeri Aktarma ile Veri Dışarı Aktarma modüllerine geçirilen Web Hizmeti Parametrelerinin değerlerini güncelleyin. Bu durumda, özgün sorguyu kullanırsınız, ancak yeni bir tablo adı tanımlarsınız.

var scoreRequest = new
{
    Inputs = new Dictionary<string, StringTable>()
    {
    },
    GlobalParameters = new Dictionary<string, string>() {
        { "Query", @"select [age], [workclass], [fnlwgt], [education], [education-num], [marital-status], [occupation], [relationship], [race], [sex], [capital-gain], [capital-loss], [hours-per-week], [native-country], [income] from dbo.censusdata" },
        { "Table", "dbo.ScoredTable3" },
    }
};

Uygulamayı çalıştırın.

Last updated on 2017-03-28

Aracılığıyla paylaş