快速入門手冊：使用範例資料設定並執行智慧建議
在本文中，您會建立智慧建議帳戶。 您還會連接至範例資料集，並開始查看該資料集的結果。
如需更詳細的設定智慧建議帳戶步驟，請參閱建立新的智慧建議帳戶。
概觀
智慧建議會從 Azure Data Lake Storage 帳戶讀取資料、建立其模型，並使用安全 Web 端點啟用建議取用。
本文會引導您使用單一模型資源和單一服務資源建立並設定單一智慧建議帳戶，如下圖所示。
開始前，請確定您有權存取組織的 Azure 入口網站，並且使用較高權限來存取。 如需詳細資訊，請參閱先決條件。
快速跳至下列步驟
觀看此影片，了解如何使用範例資料來設定和執行智慧建議：
注意
您可以上傳範例資料集。 範例資料集已預先載入資料，協助您快速測試智慧建議並查看結果。 您也可以編輯範例資料集，並將其取代為您的自訂資料集。
先決條件：準備好 Azure 訂閱和租用戶資訊
設定智慧建議之前，您必須有權存取組織的 Azure 入口網站，並且使用較高權限來存取。
在進一步操作之前，先確定您已符合下列需求：
- Azure 訂閱。 如果您不熟悉 Azure，請參閱立即建立您的 Azure 免費帳戶。
- Microsoft Entra ID 租用戶識別碼。 如需指示，請參閱如何尋找您的 Microsoft Entra ID 租用戶識別碼。
- Azure Data Lake Storage 帳戶。 如需詳細資訊，請參閱 Azure Data Lake Storage。
- 下載範例資料集資料夾的複本。
- 開始熟悉 Azure 入口網站。 您可能還需要了解如何透過 Azure Resource Manager (ARM) 範本來管理和部署 Azure 資源。 如需詳細資訊，請參閱使用 Azure 入口網站管理 Azure 資源。
重要
上線至智慧建議時，資料會從 Data Lake Storage 複製到所選模型資源的區域。 建議在您的 Data Lake Storage 帳戶所在的同一個區域中設定模型資源。 如果 Data Lake Storage 帳戶與模型資源不在同一個區域，則資料會從 Data Lake Storage 區域複製到您所選的模型資源區域。
如果客戶終止智慧建議，則在其資料遭刪除之前，客戶有 90 天的時間來索取他們的資料。 在 90 天內，客戶可以要求將資料複製到指定的 Business Data Lake Storage 位置。 其資料的複本將會傳輸至該位置。
步驟 1：設定 Data Lake Storage 帳戶
您會從設定 Data Lake Storage 帳戶開始著手。 若要開始：
登入您的 Microsoft Azure 入口網站帳戶。
選取 Azure 服務列下方的儲存體帳戶。
建立或選取與智慧建議帳戶共用資料的 Data Lake Storage 帳戶。
從左導覽窗格的 [資料儲存體] 區段中，選取容器。
建立新的容器。
注意
這些資料夾和容器的名稱並不重要。 在此範例中，ircontainer 用作容器名稱、ir_root 用作根資料夾名稱，而 ir_logs 用作記錄資料夾名稱。
步驟 2：上傳範例資料集
在此快速入門手冊中，我們準備了貿昇工程公司的範例資料集 .zip 檔案。 此檔案包含整個目錄結構，以及您可在這裡下載的目錄和互動資料。
將範例資料集資料夾解壓縮，並將其內容上傳至您所選容器中的根資料夾。 在本範例中，我們將容器命名為 ircontainer。
接下來，使用下列其中一個方法，將本機檔案中的資料集上傳至儲存體帳戶：
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使用 Web 上的 Azure 入口網站：如果使用 Web 上的 Azure 入口網站，請使用進階下拉式功能表指定要上傳資料集的子資料夾。 如果您正在執行此步驟，請務必正確地將個別資料夾巢狀化。 請注意，容器有兩個檔案，一個用於記錄 (ir_logs)，另一個用於資料實體 (ir_root)。 model.json 檔案和資料實體資料夾 (標籤為 Reco_) 都必須在 ir_root 資料夾中形成巢狀結構。
- 使用 Microsoft Azure 儲存體總管：若要使用 Azure 儲存體總管，請參閱管理您在 Azure 上的雲端儲存空間下載免費的應用程式，並依照提供的指示操作，將檔案上傳至您的儲存體帳戶。
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使用 Web 上的 Azure 入口網站：如果使用 Web 上的 Azure 入口網站，請使用進階下拉式功能表指定要上傳資料集的子資料夾。 如果您正在執行此步驟，請務必正確地將個別資料夾巢狀化。 請注意，容器有兩個檔案，一個用於記錄 (ir_logs)，另一個用於資料實體 (ir_root)。 model.json 檔案和資料實體資料夾 (標籤為 Reco_) 都必須在 ir_root 資料夾中形成巢狀結構。
請確定 ir_root 資料夾中的 Azure 入口網站檔案結構及資料夾名稱，與下載的範例資料集相符。 如果正確完成，則智慧建議 ir_root 資料夾的檔案結構會有這樣的結構： 圖中詳細探究 ircontainer/ir_root 資料夾：
選取左導覽窗格中的屬性，然後複製容器的 URL。 複製此連結，因為即將進行的設定步驟中需要將其用於指定連接字串。
![從 [屬性] 面板尋找容器的 URL。](media/properties-ir.png "從 [屬性] 面板尋找容器的 URL。")
您現在已準備好完成剩餘的設定步驟。
步驟 3：設定錯誤記錄
選擇容器，也就是您用作智慧建議根資料夾的那個容器。 在此範例中，容器是 ircontainer，而根資料夾是 ir_root。
您必須建立目的地資料夾以供智慧建議寫入記錄。 在此範例中，已建立名為 ir_logs 的資料夾。
注意
在您已使用同一個容器將資料與智慧建議共用，並將資料記錄回 Data Lake Store 的情況下，強烈建議使用不同於與智慧建議共用資料所用之根資料夾的其他資料夾，將錯誤記錄寫入 Data Lake Store。
注意
第一次執行時，建立模型步驟可能需要數小時的時間才能準備好接受查詢，以及準備好回覆結果。
步驟 4：建立智慧建議服務帳戶
登入 Azure 入口網站並搜尋智慧建議，或移至智慧建議帳戶。
選取建立開始新的智慧建議帳戶。
在帳戶資訊索引標籤中，輸入訂閱、資源群組和名稱欄位的值。
如果您沒有 Azure 訂閱，則可以在這裡建立免費帳戶。
名稱值很重要，因為這會顯示在智慧建議端點 DNS 名稱中。 這必須是全域唯一 (在整個 Azure 中)、英數字元且不區分大小寫。
對於報表連接字串值，將從 Data Lake Storage 帳戶容器屬性複製的 URL 貼上，並將副檔名新增至記錄資料夾。 此連結會將模型連接至要建立錯誤記錄的記錄檔資料夾。 請務必將您建立的記錄檔資料夾 (/ir_logs) 加到 URL 的結尾。
接下來，移至驗證詳細資料索引標籤，並指定可以檢視對服務進行查詢所得建議結果的已驗證使用者或應用程式。 新增至少一個 Microsoft Entra ID 使用者 (建議在本快速入門手冊中新增您自己)，或新增允許呼叫 API 的 Microsoft Entra ID 服務主體：
注意
若要將自己新增為已驗證的使用者，請輸入類型 = 使用者的列，然後輸入租用戶識別碼和您的 Microsoft Entra ID 使用者識別碼。 租用戶識別碼位於 Microsoft Entra ID 首頁入口網站。 您可以在 Microsoft Entra ID 中搜尋使用者並複製 ObjectID 值，藉此找到您的使用者識別碼。 如需有關如何尋找租用戶識別碼的詳細資訊，請參閱如何尋找 Microsoft Entra ID 租用戶識別碼。
檢閱並建立智慧建議帳戶資源。
部署之後，選取資源群組連結，或選取移至資源按鈕返回智慧建議首頁入口網站。
步驟 5：設定資料湖權限
若要在容器層級上設定安全性，您可以新增權限，允許 IR 從 IR 根資料夾讀取輸入資料，以啟用模型訓練。 您也可以啟用寫入權限，以允許 IR 將記錄寫入專用記錄檔資料夾。 您可以使用系統指派的受控識別和\或使用者指派的受控識別，將存取權授與智慧建議服務。 Microsoft 建議使用本快速入門手冊的系統指派的受控識別。 您可以在 [設定 Data Lake Storage] 頁面上，找到關於如何透過使用者指派的受控識別進行設定的教學課程。
系統指派的受控識別方法
若要使用系統指派的受控識別來設定安全性：
- 開啟智慧建議帳戶。
- 在左窗格上，選取身分識別。
- 在系統指派索引標籤下，將狀態變成開啟，然後選取儲存。
- 返回儲存體帳戶、選取左側瀏覽窗格中的容器，然後選取 ircontainer (或您為容器指定的任何名稱)。
- 在左窗格中，選取存取控制 (IAM)。
若要允許智慧建議服務讀取輸入記錄資料，請指派儲存體 Blob 資料讀者：
- 在授與此資源的存取權下方，選取新增角色指派。
- 在角色中，選取儲存體 Blob 資料讀者，然後選取下一步。
- 在下一個畫面的存取權指派對象區段底下，選取受控識別，然後選取 + 選取成員。
- 在受控識別底下，選取智慧建議帳戶類別。
接下來，您會看到智慧建議帳戶的清單。 選擇有權存取此儲存體帳戶的相關帳戶，然後選擇選取。
選取 [檢閱 + 指派] 按鈕，完成您的決定。 重複上述步驟，同樣來設定 儲存體 Blob 資料參與者。
若要允許智慧建議服務寫入記錄資料，請新增儲存體 Blob 資料參與者權限：
- 在授與此資源的存取權下方，選取新增角色指派。
- 在角色中，選取儲存體 Blob 資料參與者，然後選取下一步。
- 在下一個畫面的存取權指派對象區段底下，選取受控識別，然後選取 + 選取成員。
- 在受控識別底下，選取智慧建議帳戶類別。
- 接下來，您會看到智慧建議帳戶的清單。 選擇有權存取此儲存體帳戶的相關帳戶，然後選擇選取。
- 選取 [檢閱 + 指派] 按鈕，完成您的決定。 重複上述步驟，同樣來設定 儲存體 Blob 資料參與者。
確認您的角色指派
返回儲存體帳戶和 ircontainer，確認您是否有正確的權限。
- 在 ircontainer 中，從左窗格選取存取控制 (IAM)。
- 從檢視此資源的存取權區段選取檢視。
- 搜尋智慧建議服務，並確認此服務是否在角色指派區段中與儲存 Blob 資料讀者及儲存 Blob 資料參與者一起列出。 如果找不到這些角色，請返回，並使用先前所述步驟將角色重新加入
如需 Data Lake Storage 設定的詳細資訊，請參閱建立儲存體帳戶。
步驟 6：新增模型和服務資源
返回帳戶頁面，就會立即看到關於您所建立新實體資源的詳細資料。 現在設定您的模型和服務元件。
新增模型資源
現在可以將模型和服務端點資源新增至您的智慧建議帳戶，以開始「調製」並「提供」建議。
選取模型，然後選取建立。
在 [模型建立] 頁面上，輸入下列屬性的值：
- 名稱：確保此名稱在智慧建議帳戶中是唯一的。
- 區域：選取進行資料處理所在的區域。 您可能需要檢閱您組織的資料原則，以便將此欄位設定為正確的值。 模型和服務端點不需要位於同一個 Azure 區域。 如果列出特定區域，請透過您的 Azure 帳戶開啟支援票證。
- 功能集：選取您想要的套件。
- 連接字串：將從 Data Lake Storage 帳戶容器屬性複製的 URL 貼上，並將路徑串連至根資料夾。 例如，容器含有名為 'ir_root' 的資料夾，因此我們將 '\ir_root' 新增至連接字串的結尾。 此連結將完整的 Data Lake Storage 連接至您儲存範例 model.json 檔案所在的根資料夾。 如果資料在 Data Lake Storage 中未正確排列和共用，則模型會失敗。 由於使用的是預先設定的範例檔案，因此不用擔心模型資源失敗。 請務必將您建立的根資料夾 (/ir_root) 加到 URL 的結尾。
在檢閱並建立索引標籤上，選取建立，然後等待部署完成。
如果資料現已設定正確格式且適當共用，就會開始進行「調製」和建立模型程序。 接下來，智慧建議 API 會開始為您的智慧建議案例提供服務。
新增服務端點資源
選取新帳戶，並找出左側瀏覽窗格中的元件區段。
選取服務端點，然後選取建立。
在端點建立步驟中，有三項要設定：
- 名稱：只需在您的智慧建議帳戶中是唯一的。 此字串也是服務 DNS 名稱的一部分。
- 區域：將會部署提供服務的 Azure 區域。 服務跨雙營運中心架構配對區域執行，以提供可擴縮性和容錯移轉。 如果特定區域未列出，請透過您的 Azure 帳戶開啟支援票證。
- 預先配置容量：每秒 (RPS) 要求 (交易) 次數。
在檢閱並建立索引標籤上，選取建立，然後等待部署完成。 此程序只需要幾秒鐘的時間。
返回此帳戶的上層資源，以建立模型資源。
步驟 7：檢視建議結果
設定智慧建議帳戶之後，您可以查看結果。 若要這樣，請搜尋您建立的服務資源。 此 URL 是新的智慧建議端點，可使用智慧建議 REST API 來取得建議：
複製服務端點 URL 之後，您可以使用幾個不同的方式來檢視結果：
使用您選擇的工具 (例如 Insomnia、C++ 或 Azure Machine Learning) 進行已驗證的呼叫。 若要深入了解，請參閱我們的快速入門手冊：進行已驗證的 API 呼叫。
撰寫 Web widget 或服務的程式碼，以呼叫智慧建議 API。
您必須設定驗證，才能順利呼叫所有方法。 若要深入了解，請參閱快速入門手冊：進行已驗證的 API 呼叫。
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另請參閱
快速入手冊：進行經過驗證的 API 呼叫
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