Del via

Brug dine egne tilpassede Azure Machine Learning-algoritmer i Demand Planning

  • Artikel

Hvis du allerede bruger dine egne Microsoft Azure Machine Learning-algoritmer til behovsprognoser i Dynamics 365 Supply Chain Management (som beskrevet i Oversigt over behovsprognoser), kan du fortsætte med at bruge dem, mens du bruger Demand planning i Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management.

I denne artikel beskrives den konfiguration, der kræves for at gøre det muligt for efterspørgselsplanlægning at oprette forbindelse til dit Azure Machine Learning-arbejdsområde.

Konfigurere en ny Microsoft Entra-applikation

Følg trinnene i dette afsnit for at oprette en ny Microsoft Entra-applikation i dit Azure Machine Learning-arbejdsområde. Denne ressource i Azure Portal indeholder dine algoritmer. Programmet Microsoft Entra er et virksomhedsprogram, der gør det muligt for efterspørgselsplanlægning at oprette forbindelse til dine Azure Machine Learning-algoritmer. (Du kan finde flere oplysninger om, hvordan du kan konfigurerer en Microsoft Entra-applikation, i Registrere en applikation.)

  1. Log på Azure Portal ved at bruge en konto, der har mindst Cloud-programadministrator-rettigheder.
  2. Registrer en ny Microsoft Entra-applikation som beskrevet i Oprette en Microsoft Entra-applikation og tjenesteprincipal, der kan få adgang til ressourcer.
  3. Gennemfør guiden ved at følge instruktionerne på skærmen. Brug standardindstillingerne.
  4. I sektionen Certifikater og hemmeligheder i det nye Microsoft Entra-program skal du oprette en hemmelighed til programmet som beskrevet i Tilføje en klienthemmelighed.
  5. Notér dig program-id'et og dets hemmelighed. Du skal bruge disse detaljer senere.

Tildel adgang for det nye Microsoft Entra-program til Azure Machine Learning-arbejdsområdet og Azure Machine Learning-lagerkontoen til arbejdsområdet

Følg disse trin for at tildele adgang for den nye Microsoft Entra-applikation til Azure Machine Learning-arbejdsområdet.

  1. I Azure Portal skal du gå til den ressourcegruppe, der indeholder dit Azure Machine Learning-arbejdsområde.
  2. Vælg Adgangsbegrænsning i den venstre navigationsrude.
  3. På fanen Rolletildelinger skal du vælge Tilføj for at tilføje en ny rolletildeling.
  4. På fanen Privilegerede administratorroller skal du vælge Bidragyder.
  5. Vælg Næste.
  6. Vælg indstillingen Bruger, gruppe eller tjenesteprincipal.
  7. Vælg Vælg medlemmer. Brug filteret i menuen til højre for at finde navnet på den Microsoft Entra-applikation, du har oprettet, og vælg den derefter.
  8. Applikationen vises nu på listen Medlemmer. Vælg Næste.
  9. Vælg Næste under fanen Gennemgå + tildel.

Følg disse trin for at tildele adgang for den nye Microsoft Entra-applikation til den lagerkonto, som Azure Machine Learning-arbejdsområdet er forbundet med.

  1. I Azure Portal skal du gå til den ressourcegruppe, der indeholder din lagerkonto (som dit Azure Machine Learning-arbejdsområde bruger).
  2. Vælg Adgangsbegrænsning i den venstre navigationsrude.
  3. På fanen Rolletildelinger skal du vælge Tilføj for at tilføje en ny rolletildeling.
  4. Under fanen Jobfunktionsroller skal du vælge Bidragyder til lagerkonto og Bidragyder til Storage Blob-data. Hvis du hurtigt vil finde disse roller, skal du angive Bidragyder til lager i feltet Søg.
  5. Vælg Næste.
  6. Vælg indstillingen Bruger, gruppe eller tjenesteprincipal.
  7. Vælg Vælg medlemmer. Brug filteret i menuen til højre for at finde navnet på den Microsoft Entra-applikation, du har oprettet, og vælg den derefter.
  8. Applikationen vises nu på listen Medlemmer. Vælg Næste.
  9. Vælg Næste under fanen Gennemgå + tildel.

Programmet vises nu i afsnittet Alle under fanen Rolletildelinger i både Azure Machine Learning-arbejdsområdet og lagerkontoen.

Oprette forbindelse til Azure Machine Learning-tjenesten fra Demand Planning

Følg disse trin for at konfigurere Azure Machine Learning-tjenesteforbindelsen i Demand Planning.

  1. Log ind på Demand planning.

  2. Vælg Tilpasset Azure ML i navigationsruden til venstre.

  3. Vælg plustegnet (+) for at oprette en ny forbindelse, og indstil følgende felter for den:

    • Navn – Angiv et navn til forbindelsen.
    • Abonnements-id – Indtast id'et for dit Azure abonnement.
    • Navn på ressourcegruppe – Angiv navnet på den ressourcegruppe, der indeholder arbejdsområdet Azure Machine Learning.
    • Arbejdsområdenavn – Angiv navnet på dit Azure Machine Learning-arbejdsområde.
    • Navn på lagerkonto– Angiv navnet på den Azure-lagerkonto, du angav, da du kørte installationsguiden i dit Azure arbejdsområde.
    • Program-id – Angiv program-id'et for det Microsoft Entra program, du har oprettet. Denne værdi bruges til at godkende API-anmodninger til Azure Machine Learning-tjenesten.
    • Programhemmelighed – Angiv programhemmeligheden for tjenesteprincipalen for det Microsoft Entra program, du har oprettet. Denne værdi bruges til at anskaffe sig adgangstoken til den sikkerhedskonto, du har oprettet til at udføre autoriserede handlinger i Azure Storage og arbejdsområdet på Azure Machine Learning.

Konfigurere en prognose, der bruger dine egne Azure Machine Learning-algoritmer

Følg disse trin for at konfigurere en prognose, der bruger dine egne Azure Machine Learning-algoritmer.

  1. Opret en ny prognoseprofil som beskrevet i Oprette og administrere prognoseprofiler.
  2. På siden Vælg en forudindstillet prognosemodel skal du vælge Ingen.
  3. Når du har oprettet og gemt profilen, skal du vælge Prognosemodel-fanen. (For mere information, se Designe prognosemodeller.)
  4. Konfigurer din model. Medtag et Finance and Operations – Azure Machine Learning-felt i den position, hvor du vil køre din algoritme.
  5. Fuldfør modellen ved at tilføje en Gem-blok.