Introducción
Imagine que ha entrenado un modelo para recomendar restaurantes. Se ha entrenado y realizado un seguimiento del modelo en Azure Machine Learning. Quiere usar el modelo en una aplicación donde los consumidores pueden examinar restaurantes en su área. Cada vez que un consumidor selecciona un restaurante en la aplicación, quiere que el modelo recomiende otros restaurantes que también puedan ser de interés para el consumidor para mejorar la experiencia del usuario.
Cada vez que entrene un modelo, en última instancia querrá consumir el modelo. Quiere usar el modelo entrenado para predecir etiquetas para nuevos datos en los que el modelo no se ha entrenado.
Para consumir el modelo, debe implementarlo. Una manera de implementar un modelo es integrarlo con un servicio que permita a las aplicaciones solicitar predicciones instantáneas o en tiempo real para conjuntos de datos individuales o pequeños.
En Azure Machine Learning, puede usar puntos de conexión en línea para implementar y consumir el modelo.
Objetivos de aprendizaje
En este módulo aprenderá a:
- Cree puntos de conexión en línea administrados.
- Implemente un modelo de MLflow en un punto de conexión en línea administrado.
- Implemente un modelo de MLflow en un punto de conexión en línea administrado.
- Pruebe puntos de conexión en línea.