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Utiliser vos propres algorithmes Azure Machine Learning personnalisés dans Demand Planning

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Si vous utilisez déjà vos propres Microsoft Azure algorithmes de Machine Learning pour la prévision de la demande ( Dynamics 365 Supply Chain Management comme décrit dans Présentation de la prévision de la demande), vous pouvez continuer à les utiliser pendant que vous utilisez la planification de la demande dans Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management

Cet article décrit la configuration requise pour permettre à Demand Planning de se connecter à votre espace de travail Azure Machine Learning.

Paramétrer une nouvelle application Microsoft Entra

Suivez les étapes de cette section pour créer une application Microsoft Entra dans votre espace de travail Azure Machine Learning. Cette ressource dans le Portail Azure contient vos algorithmes. L’application Microsoft Entra est une application d’entreprise qui permet à Demand Planning de se connecter à vos algorithmes Azure Machine Learning. (Pour plus d’informations sur le paramétrage d’une application Microsoft Entra, voir Enregistrer une application.)

  1. Connectez-vous au Portail Azure en utilisant un compte qui a au moins des privilèges Administrateur d’application cloud.
  2. Enregistrez une nouvelle application Microsoft Entra comme décrit dans Créer une application Microsoft Entra et un principal de service pouvant accéder aux ressources.
  3. Suivez les instructions à l’écran pour exécuter l’assistant. Utilisez les paramètres par défaut.
  4. Dans la section Certificats et clés secrètes de la nouvelle application Microsoft Entra, créez une clé secrète pour l’application comme décrit dans Ajouter une clé secrète client.
  5. Notez l’ID de l’application et son secret. Vous aurez besoin de ces détails ultérieurement.

Attribuer l’accès à la nouvelle application Microsoft Entra à l’espace de travail Azure Machine Learning et au compte de stockage de l’espace de travail Azure Machine Learning

Procédez comme suit pour attribuer l’accès à la nouvelle application Microsoft Entra à l’espace de travail Azure Machine Learning.

  1. Dans le portail Azure, accédez au groupe de ressources qui contient votre espace de travail Azure Machine Learning.
  2. Sélectionnez Contrôle d’accès dans le volet de navigation de gauche.
  3. Dans l’onglet Attributions de rôles, sélectionnez Ajouter pour ajouter une nouvelle attribution de rôle.
  4. Dans l’onglet Rôles d’administrateur privilégié, sélectionnez Contributeur.
  5. Sélectionnez Suivant.
  6. Sélectionnez l’option Utilisateur, groupe ou principal de service.
  7. Cliquez sur Sélectionner des membres. Utilisez le filtre dans le menu de droite pour rechercher le nom de l’application Microsoft Entra que vous avez créée, puis sélectionnez-la.
  8. L’application apparaît désormais dans la liste des Membres. Sélectionnez Suivant.
  9. Dans l’onglet Réviser + Attribuer, sélectionnez Suivant.

Procédez comme suit pour attribuer l’accès à la nouvelle application Microsoft Entra au compte de stockage auquel l’espace de travail Azure Machine Learning est connecté.

  1. Dans le portail Azure, accédez au groupe de ressources qui contient votre compte de stockage (compte de stockage que votre espace de travail Azure Machine Learning utilise).
  2. Sélectionnez Contrôle d’accès dans le volet de navigation de gauche.
  3. Dans l’onglet Attributions de rôles, sélectionnez Ajouter pour ajouter une nouvelle attribution de rôle.
  4. Dans l’onglet Rôles de fonction de tâche, sélectionnez Contributeur du compte de stockage et Contributeur de données de l’objet blob de stockage. Pour trouver rapidement ces rôles, saisissez contributeur de stockage dans le champ Rechercher.
  5. Sélectionnez Suivant.
  6. Sélectionnez l’option Utilisateur, groupe ou principal de service.
  7. Cliquez sur Sélectionner des membres. Utilisez le filtre dans le menu de droite pour rechercher le nom de l’application Microsoft Entra que vous avez créée, puis sélectionnez-la.
  8. L’application apparaît désormais dans la liste des Membres. Sélectionnez Suivant.
  9. Dans l’onglet Réviser + Attribuer, sélectionnez Suivant.

L’application est désormais répertoriée dans la section Tout de l’onglet Attributions de rôle de l’espace de travail Azure Machine Learning et le compte de stockage.

Se connecter au service Azure Machine Learning depuis Demand Planning

Suivez ces étapes pour configurer la connexion au service Azure Machine Learning dans Demand Planning.

  1. Connectez-vous à Demand Planning.

  2. Dans le volet de navigation à gauche, sélectionnez Azure ML personnalisé.

  3. Sélectionnez le bouton du signe plus (+) pour créer une connexion et définissez les champs suivants pour celle-ci :

    • Nom– Entrez un nom pour la connexion.
    • ID d’abonnement– Entrez l’ID de votre abonnement Azure.
    • Nom du groupe de ressources– Entrez le nom du groupe de ressources qui contient votre espace de travail Azure Machine Learning.
    • Nom de l’espace de travail– Entrez le nom de votre espace de travail Azure Machine Learning.
    • Nom du compte de stockage– Entrez le nom du compte de stockage Azure que vous avez spécifié lorsque vous avez exécuté l’assistant de configuration dans votre espace de travail Azure.
    • ID d’application– Saisissez l’ID d’application de l’application Microsoft Entra que vous avez créée. Cette valeur est utilisée pour autoriser les demandes d’API dans le service Azure Machine Learning.
    • Secret d’application : saisissez le secret d’application principal du service pour l’application Microsoft Entra que vous avez créée. Cette valeur est utilisée pour acquérir le jeton d’accès pour le principal de sécurité que vous avez créé pour effectuer des opérations autorisées sur le stockage Azure et l’espace de travail Azure Machine Language.

Configurer une prévision qui utilise vos propres algorithmes Azure Machine Learning

Procédez comme suit pour configurer une prévision qui utilise vos propres algorithmes Azure Machine Learning.

  1. Créez un profil de prévision comme décrit dans Créer et gérer des profils de prévision.
  2. Sur la page Sélectionner un modèle de prévision prédéfini, sélectionnez Aucun.
  3. Après avoir créé et enregistré le profil, sélectionnez l’onglet Modèle de prévision. (Pour plus d’informations, consultez Concevoir des modèles de prévision.)
  4. Configurez votre modèle. Incluez une vignette Finances et opérations – Azure Machine Learning à l’endroit où vous souhaitez exécuter votre algorithme.
  5. Complétez le modèle en ajoutant un bloc Enregistrer.