简介
假设你训练了一个模型来预测产品销售额。 该模型已在 Azure 机器学习中进行训练和跟踪。 每个月，你都希望使用该模型来预测下个月的销售额。
在许多生产场景中，处理大量数据的长时间运行的任务将作为批操作执行。 在机器学习中，批量推理用于以异步方式将预测模型应用于多个事例，并将结果写入文件或数据库。
在 Azure 机器学习中，可以通过将模型部署到批处理终结点来实现批量推理解决方案。
学习目标
在本模块中，你将了解如何：
- 创建批处理终结点。
- 将 MLflow 模型部署到批处理终结点。
- 将客户模型部署到批处理终结点。
- 调用批处理终结点。