Úvod
Představte si, že jste model natrénovali tak, aby doporučoval restaurace. Model byl vytrénován a sledován ve službě Azure Machine Learning. Chcete použít model ve vaší aplikaci, ve kterém můžou spotřebitelé procházet restaurace v jejich oblasti. Pokaždé, když spotřebitel vybere restauraci v aplikaci, chcete, aby model doporučoval další restaurace, které by mohly být pro spotřebitele také zajímavé, aby zlepšil uživatelské prostředí.
Pokaždé, když model vytrénujete, budete ho nakonec chtít využívat. Chcete použít natrénovaný model k predikci popisků pro nová data, na kterých nebyl model natrénován.
Pokud chcete model využívat, musíte ho nasadit. Jedním ze způsobů, jak nasadit model, je integrovat ho se službou, která umožňuje aplikacím požadovat okamžité žádosti nebo v reálném čase , předpovědi pro jednotlivé nebo malé sady datových bodů.
Ve službě Azure Machine Learning můžete k nasazení a využívání modelu použít online koncové body.
Studijní cíle
V tomto modulu se naučíte:
- Vytváření spravovaných online koncových bodů
- Nasaďte model MLflow do spravovaného online koncového bodu.
- Nasaďte vlastní model do spravovaného online koncového bodu.
- Otestujte online koncové body.