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Utilizar sus propios algoritmos personalizados de Azure Machine Learning en Demand Planning

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Si ya está utilizando sus propios Microsoft Azure algoritmos de aprendizaje automático para la previsión de la demanda en Dynamics 365 Supply Chain Management (como se describe en Información general sobre la previsión de la demanda), puede seguir usándolos mientras utiliza la planificación de la demanda en Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management.

En este artículo se describe la configuración necesaria para permitir que Demand Planning Conectar a su Azure espacio de trabajo de Machine Learning.

Configurar una nueva aplicación Microsoft Entra

Siga los pasos de esta sección para crear una nueva aplicación Microsoft Entra en su área de trabajo de Azure Machine Learning. Este recurso en el portal de Azure contiene sus algoritmos. La Microsoft Entra aplicación es una aplicación empresarial que permite que la planificación de la demanda Conectar a sus algoritmos de aprendizaje automático Azure. (Para obtener más información sobre cómo configurar una aplicación Microsoft Entra, vea Registrar una aplicación).

  1. Inicia sesión en el portal de Azure utilizando una cuenta que tenga al menos privilegios de Administrador de aplicaciones en la nube.
  2. Registre una nueva aplicación de Microsoft Entra como se describe en Creación de una aplicación Microsoft Entra y una entidad de servicio que pueda acceder a los recursos.
  3. Siga las instrucciones en pantalla para completar el asistente. Use la configuración predeterminada.
  4. En la sección Certificados y secretos de la nueva aplicación Microsoft Entra, cree un secreto para la aplicación como se describe en Agreagr un secreto de lciente.
  5. Anote el ID de la aplicación y su secreto. Necesitará estos detalles más adelante.

Asigne acceso para la nueva aplicación Microsoft Entra al área de trabajo de Azure Machine Learning y a la cuenta de almacenamiento del área de trabajo de Azure Machine Learning

Siga estos pasos para asignar acceso para la nueva aplicación Microsoft Entra al área de trabajo de Azure Machine Learning.

  1. En el Portal de Azure, vaya al grupo de recursos que contiene su área de trabajo de Azure Machine Learning.
  2. En el panel de navegación izquierdo, seleccione Control de acceso.
  3. En la pestaña Asignaciones de roles, seleccione Agregar para agregar una nueva asignación de roles.
  4. En la pestaña Roles de administrador privilegiados, seleccione Colaborador.
  5. Seleccione Siguiente.
  6. Seleccione la opción Usuario, grupo o entidad de servicio.
  7. Seleccione Seleccionar miembros. Utilice el filtro en el menú de la derecha para buscar el nombre de la aplicación Microsoft Entra que creó y luego selecciónela.
  8. La aplicación ahora aparece en la lista Miembros. Seleccione Siguiente.
  9. En la pestaña Revisar + asignar, seleccione Siguiente.

Siga estos pasos para asignar acceso para la nueva aplicación Microsoft Entra a la cuenta de almacenamiento a la que está conectada el área de trabajo de Azure Machine Learning.

  1. En el Portal de Azure, vaya al grupo de recursos que contiene su cuenta de almacenamiento (la cuenta de almacenamiento que el área de trabajo de Azure Machine Learning está usando).
  2. En el panel de navegación izquierdo, seleccione Control de acceso.
  3. En la pestaña Asignaciones de roles, seleccione Agregar para agregar una nueva asignación de roles.
  4. En la pestaña Roles de función de trabajo, seleccione Colaborador de la cuenta de almacenamiento y Colaborador de datos de Storage Blob. Para encontrar estos roles rápidamente, introduzca el colaborador de almacenamiento en el campo Buscar.
  5. Seleccione Siguiente.
  6. Seleccione la opción Usuario, grupo o entidad de servicio.
  7. Seleccione Seleccionar miembros. Utilice el filtro en el menú de la derecha para buscar el nombre de la aplicación Microsoft Entra que creó y luego selecciónela.
  8. La aplicación ahora aparece en la lista Miembros. Seleccione Siguiente.
  9. En la pestaña Revisar + asignar, seleccione Siguiente.

La aplicación ahora aparece en la sección Todos de la pestaña Asignaciones de roles tanto en el área de trabajo de Azure Machine Learning como en la cuenta de almacenamiento.

Conectar con Azure Machine Learning Service desde Demand Planning

Siga estos pasos para configurar la conexión del servicio Azure Machine Learning en Planificación de la demanda.

  1. Inicie sesión en Demand Planning.

  2. En el panel de navegación izquierdo, seleccione Azure ML personalizado.

  3. Seleccione el botón del signo más (+) para crear una nueva conexión y configure los siguientes campos para ello:

    • Nombre : introduzca un nombre para la conexión.
    • ID de suscripción: ingrese el ID de su suscripción Azure.
    • Nombre del grupo de recursos: introduzca el nombre del grupo de recursos que contiene su espacio de trabajo de Machine Learning Azure.
    • Nombre del área de trabajo: introduzca el nombre de su área de trabajo de Azure Machine Learning.
    • Nombre de la cuenta de almacenamiento: ingrese el nombre de la cuenta de almacenamiento Azure que especificó cuando ejecutó el asistente de configuración en su área de trabajo Azure.
    • Id . de la aplicación: introduzca el id. de la Microsoft Entra aplicación que creó. Este valor se usa para autorizar solicitudes de API a Azure Machine Learning Service.
    • Secreto de aplicación: introduzca el secreto de aplicación de la entidad de servicio para la Microsoft Entra aplicación que creó. Este valor se usa para adquirir el token de acceso para la entidad de seguridad que creó para realizar operaciones autorizadas en Azure Storage y el espacio de trabajo de Azure Machine Language.

Configure un pronóstico que utilice sus propios algoritmos de Azure Machine Learning

Siga los pasos para configurar un pronóstico que utilice sus propios algoritmos de Azure Machine Learning.

  1. Cree un nuevo perfil de pronóstico como se describe en Crear y administrar perfiles de pronóstico.
  2. En la página Seleccionar un modelo de pronóstico preestablecido , seleccione Ninguno.
  3. Después de haber creado y guardado el perfil, seleccione la pestaña Modelo de pronóstico. (Para obtener más información, consulte Diseño de modelos de pronóstico).
  4. Configurar un modelo. Incluya un mosaico Finanzas y operaciones: Azure Machine Learning en la posición donde desea ejecutar su algoritmo.
  5. Complete el modelo agregando un bloque Guardar.