Introducción

Completado

Imagine que ha entrenado un modelo para predecir las ventas de productos. Se ha entrenado y realizado un seguimiento del modelo en Azure Machine Learning. Cada mes, quiere usar el modelo para predecir las ventas del próximo mes.

En muchos escenarios de producción, las tareas de ejecución prolongada que tratan con grandes cantidades de datos se realizan como operaciones por lotes. En el aprendizaje automático, la inferencia por lotes se usa para aplicar un modelo predictivo a varios casos de forma asincrónica y escribir los resultados en un archivo o base de datos.

Diagram showing a batch inferencing service triggering a batch scoring job.

En Azure Machine Learning, puede implementar soluciones de inferencia por lotes mediante la implementación de un modelo en un punto de conexión por lotes.

Objetivos de aprendizaje

En este módulo aprenderá a:

  • Cree un punto de conexión por lotes.
  • Implemente el modelo de MLflow en un punto de conexión por lotes.
  • Implemente un modelo personalizado en un punto de conexión por lotes.
  • Invoque puntos de conexión por lotes.