webservice 套件

包含在 Azure Machine Learning 中將機器學習模型部署為 Web 服務端點的功能。

將 Azure Machine Learning 模型部署為 Web 服務會建立端點和 REST API。 您可以將數據傳送至此 API，並接收模型傳回的預測。

當您將 或 Model 部署Image至 Azure 容器實例 （模組）、Azure Kubernetes Service （aciaks模組） 和 Azure Kubernetes 端點 （AksEndpoint） 或現場可程式化閘道數組 （FPGA） 時，您會建立 Web 服務。 在大部分的使用案例中，建議使用模型進行部署，而使用映像進行部署則建議用於進階使用案例。 此課程模組的類別支援這兩種類型的部署。

單元

aci	包含將機器學習模型部署為 Azure 容器實例上 Web 服務端點的功能。 針對可在隔離容器中運作的案例，建議使用 Azure 容器實例（ACI），包括簡單的應用程式、工作自動化和建置作業。 如需何時使用 ACI 的詳細資訊，請參閱 將模型部署至 Azure 容器實例。
aks	包含將機器學習模型部署為 Azure Kubernetes Service 上的 Web 服務端點的功能。 針對需要完整容器協調流程的案例，建議使用 Azure Kubernetes Service （AKS），包括跨多個容器的服務探索、自動調整和協調的應用程式升級。 如需詳細資訊，請參閱 將模型部署至 Azure Kubernetes Service。
container_resource_requirements	描述 Azure Machine Learning 中容器資源需求的模組。
local	包含將機器學習模型部署為本機 Web 服務端點的功能。 當您需要快速部署和驗證模型，或正在測試正在開發的模型時，建議部署至本機Web服務。 如需詳細資訊，請參閱 將模型部署至 Notebook VM。
unknown_webservice	包含在 Azure Machine Learning 中管理未知 Web 服務的功能。
webservice	包含用來管理部署為 Azure Machine Learning 中 Web 服務端點之模型的功能。 此課程模組包含抽象父類別 Webservice，其會定義部署模型的方法。 常見的模式是建立特定計算目標的組態對象，然後將Webservice類別的方法與該組態物件搭配使用。 例如，若要部署至 Azure Container Instances，請從 AciServiceDeploymentConfiguration 類別的 deploy_configuration 方法建立 AciWebservice 對象，然後使用其中一個 Webservice 類別的 deploy 方法。 類似的模式適用於 AksWebservice、 AksEndpoint和 LocalWebservice 類別。 如需部署的概觀，請參閱 使用 Azure Machine Learning 部署模型。

類別

AciWebservice	表示部署為 Azure 容器實例上 Web 服務端點的機器學習模型。 已部署的服務會從模型、腳本和相關聯的檔案建立。 產生的 Web 服務是具有 REST API 的負載平衡 HTTP 端點。 您可以將數據傳送至此 API，並接收模型傳回的預測。 如需詳細資訊，請參閱將模型部署到 Azure 容器執行個體。 初始化 Webservice 實例。 Webservice 建構函式會擷取與所提供工作區相關聯的Webservice對象的雲端表示法。 它會傳回對應至所擷取之Webservice物件特定型別之子類別的實例。
AksEndpoint	備註 這是實驗性類別，隨時可能會變更。 如需詳細資訊，請參閱 https://aka.ms/acr/connected-registry 。 表示 Azure Kubernetes Service 上執行之相同端點後方的 Web 服務版本集合。 雖然 部署 AksWebservice 具有單一評分端點的單一服務，AksEndpoint 類別可讓您在相同的評分端點後面部署多個 Web 服務版本。 每個 Web 服務版本都可以設定為提供流量的百分比，讓您可以以受控制的方式部署模型，例如 A/B 測試。 AksEndpoint 允許從類似 AksWebservice 的模型物件進行部署。 初始化 Webservice 實例。 Webservice 建構函式會擷取與所提供工作區相關聯的Webservice對象的雲端表示法。 它會傳回對應至所擷取之Webservice物件特定型別之子類別的實例。
AksWebservice	表示部署為 Azure Kubernetes Service 上 Web 服務端點的機器學習模型。 已部署的服務會從模型、腳本和相關聯的檔案建立。 產生的 Web 服務是具有 REST API 的負載平衡 HTTP 端點。 您可以將數據傳送至此 API，並接收模型傳回的預測。 AksWebservice 會將單一服務部署到一個端點。 若要將多個服務部署到一個端點，請使用 類別 AksEndpoint 。 如需詳細資訊，請參閱 將模型部署至 Azure Kubernetes Service 叢集。 初始化 Webservice 實例。 Webservice 建構函式會擷取與所提供工作區相關聯的Webservice對象的雲端表示法。 它會傳回對應至所擷取之Webservice物件特定型別之子類別的實例。
LocalWebservice	表示部署為本機Web服務端點的機器學習模型。 在本機部署 Web 服務對於偵錯和測試案例很有用。 本機 Web 服務建構函式。 LocalWebservice 建構函式是用來擷取與所提供工作區相關聯之 LocalWebservice 物件的本機表示法。
UnknownWebservice	僅供內部使用。 當 Web 服務從未匯入的封裝建立時，類別會使用此 Webservice 類別來取得或列出服務子類型，例如，針對以 <xref:azureml.accel> 封裝建立的服務。 初始化 Webservice 實例。 Webservice 建構函式會擷取與所提供工作區相關聯的Webservice對象的雲端表示法。 它會傳回對應至所擷取之Webservice物件特定型別之子類別的實例。
Webservice	定義在 Azure Machine Learning 中將模型部署為 Web 服務端點的基本功能。 Webservice 建構函式可用來擷取與所提供工作區相關聯的Webservice對象的雲端表示法。 傳回對應至所擷取之 Webservice 物件特定型別之子類別的實例。 Webservice 類別允許從 Model 或 Image 物件部署機器學習模型。 如需使用 Webservice 的詳細資訊，請參閱 使用 Azure Machine Learning 部署模型。 初始化 Webservice 實例。 Webservice 建構函式會擷取與所提供工作區相關聯的Webservice對象的雲端表示法。 它會傳回對應至所擷取之Webservice物件特定型別之子類別的實例。