model Modul
Obsahuje funkce pro správu modelů strojového učení ve službě Azure Machine Learning.
Model S třídou můžete provádět následující hlavní úkoly:
- registrace modelu v pracovním prostoru
- profilování modelu, abyste porozuměli požadavkům na nasazení
- zabalení modelu pro použití s Dockerem
- nasazení modelu do koncového bodu odvozování jako webové služby
Další informace o tom, jak se modely používají, najdete v tématu Jak funguje Azure Machine Learning: Architektura a koncepty.
Třídy
| InferenceConfig |
Představuje nastavení konfigurace pro vlastní prostředí použité k nasazení. Konfigurace odvozování je vstupní parametr pro Model akce související s nasazením: Inicializujte objekt konfigurace. |
| Model |
Představuje výsledek trénování strojového učení. Model je výsledkem trénování Run Azure Machine Learning nebo jiného procesu trénování modelu mimo Azure. Bez ohledu na to, jak se model vytvoří, může být zaregistrovaný v pracovním prostoru, kde je reprezentován názvem a verzí. Pomocí třídy Model můžete zabalit modely pro použití s Dockerem a nasadit je jako koncový bod v reálném čase, který lze použít pro žádosti o odvozování. Kompletní kurz, který ukazuje, jak se modely vytvářejí, spravují a využívají, najdete v tématu trénování modelu klasifikace obrázků s daty MNIST a scikit-learn pomocí služby Azure Machine Learning. Konstruktor modelu. Konstruktor Modelu se používá k načtení cloudové reprezentace objektu Modelu přidruženého k poskytnutému pracovnímu prostoru. Musí zadat název nebo ID. |
| ModelPackage |
Představuje balení jednoho nebo více modelů a jejich závislostí do image Dockeru nebo do souboru Dockerfile. Objekt ModelPackage je vrácen z package metody třídy Model. Parametr Inicializace balíčku vytvořeného pomocí modelů a závislostí |