簡介
假設您定型了推薦餐廳的模型。 模型在 Azure Machine Learning 中受到定型和追蹤。 您想要在應用程式中使用該模型，讓消費者可瀏覽其區域中的餐廳。 您希望消費者每次在應用程式中選取餐廳時，模型都會推薦消費者也可能感興趣的其他餐廳，以改善使用者體驗。
每當定型模型時，您最終都會想要取用該模型。 您想要使用定型的模型，對模型尚未定型的新資料預測其標籤。
若要取用模型，您必須部署模型。 部署模型的方式之一，是將其與服務整合，讓應用程式能夠針對個別或一小組資料點要求立即 (或即時) 的預測。
在 Azure Machine Learning 中，您可以使用線上端點來部署及取用模型。
學習目標
在本課程模組中，您將了解如何：
- 建立受控線上端點。
- 將 MLflow 模型部署至受控線上端點。
- 將自訂模型部署至受控線上端點。
- 測試線上端點。