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使用客户端应用程序中的管道终结点

重要

对机器学习工作室（经典）的支持将于 2024 年 8 月 31 日结束。 建议在该日期之前转换到 Azure 机器学习。

从 2021 年 12 月 1 日开始，你将无法创建新的机器学习工作室（经典）资源（工作区和 Web 服务计划）。 在 2024 年 8 月 31 日之前，可继续使用现有的机器学习工作室（经典）试验和 Web 服务。

• 请参阅有关将机器学习项目从 ML 工作室（经典）移到 Azure 机器学习的信息。
• 详细了解 Azure 机器学习

ML 工作室（经典）文档即将停用，将来可能不会更新。

本文介绍了如何将客户端应用程序与 Azure 机器学习终结点集成。

本文是 Azure 机器学习迁移系列的 ML 工作室（经典）的一部分。 有关迁移到 Azure 机器学习的详细信息，请参阅迁移概述一文。

先决条件

• 具有活动订阅的 Azure 帐户。 免费创建帐户。
• Azure 机器学习工作区。 创建工作区资源。
• Azure 机器学习实时终结点或管道终结点。

使用实时终结点

如果已将模型部署为实时终结点，则可以在 C#、Python 和 R 中查找其 REST 终结点和预生成的使用代码：

1. 转到 Azure 机器学习工作室 (ml.azure.com)。
2. 转到“终结点”选项卡。
3. 选择实时终结点。
4. 选择“使用”。

注意

你还可在“详细信息”选项卡中找到终结点的 Swagger 规范。请使用 Swagger 定义来了解终结点架构。 有关 Swagger 定义的详细信息，请参阅 Swagger 官方文档。

使用管道终结点

有两种使用管道终结点的方法：

• REST API 调用
• 与 Azure 数据工厂集成

使用 REST API 调用

从客户端应用程序调用 REST 终结点。 你可以使用终结点的 Swagger 规范来了解其架构：

1. 转到 Azure 机器学习工作室 (ml.azure.com)。
2. 转到“终结点”选项卡。
3. 选择“管道终结点”。
4. 选择管道终结点。
5. 在“管道终结点概述”窗格中，选择“REST 终结点文档”下的链接。

使用 Azure 数据工厂

作为 Azure 数据工厂管道的一个步骤，你可以调用 Azure 机器学习管道。 有关详细信息，请参阅在 Azure 数据工厂中执行 Azure 机器学习管道。

后续步骤

本文介绍了如何查找管道终结点的架构和示例代码。 有关如何对终结点进行身份验证的详细信息，请参阅对联机终结点进行身份验证。

请参阅 Azure 机器学习迁移系列中的其他文章：

• 迁移概述。
• 迁移数据集。
• 重新生成工作室（经典）训练管道。
• 重新生成工作室（经典）Web 服务。
• 迁移执行 R 脚本。