webservice パッケージ
Azure Machine Learning で Web サービス エンドポイントとして機械学習モデルをデプロイするための機能が含まれます。
Azure Machine Learning モデルを Web サービスとしてデプロイすると、エンドポイントと REST API が作成されます。 この API にデータを送信し、モデルによって返される予測を受信できます。
Model または Image を Azure Container Instances (aci モジュール)、Azure Kubernetes Service (aks モジュール) と Azure Kubernetes Endpoint (AksEndpoint)、またはフィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA) にデプロイするときに、Web サービスを作成します。 モデルを使用したデプロイは、ほとんどのユース ケースに推奨されますが、高度なユース ケースにはイメージを使用したデプロイが推奨されます。 このモジュール内のクラスでは、両方の種類のデプロイがサポートされています。
モジュール
| aci |
Azure Container Instances に Web サービス エンドポイントとして機械学習モデルをデプロイするための機能が含まれています。 Azure Container Instances (ACI) は、シンプルなアプリケーション、タスク自動化、ビルド ジョブなど、分離されたコンテナー内で操作できるシナリオに推奨されます。 ACI を使用するタイミングについては、「Azure Container Instances にモデルをデプロイする」を参照してください。 |
| aks |
Azure Kubernetes Service 上で機械学習モデルを Web サービス エンドポイントとしてデプロイするための機能が含まれています。 複数コンテナー間でのサービスの検出、自動スケーリング、調整されたアプリケーション アップグレードなど、コンテナーの完全なオーケストレーションが必要なシナリオには、Azure Kubernetes Service (AKS) をお勧めします。 詳細については、Azure Kubernetes Service へのモデルのデプロイに関する記事をご覧ください。 |
| container_resource_requirements |
Azure Machine Learning でコンテナー リソース要件を記述するモジュール。 |
| local |
機械学習モデルをローカル Web サービス エンドポイントとしてデプロイするための機能が含まれます。 モデルを迅速にデプロイして検証する必要がある場合、または開発中のモデルをテストする場合は、ローカル Web サービスへのデプロイをお勧めします。 詳細については、モデルのノートブック VM へのデプロイに関するページを参照してください。 |
| unknown_webservice |
Azure Machine Learning で未知の Webservices を管理するための機能が含まれます。 |
| webservice |
Azure Machine Learning 内で Web サービス エンドポイントとしてデプロイされたモデルを管理するための機能が含まれています。 このモジュールには、モデルをデプロイするためのメソッドを定義する抽象親クラス Webservice が含まれています。 一般的なパターンは、特定のコンピューティング先に対して構成オブジェクトを作成し、その構成オブジェクトで Webservice クラスのメソッドを使用することです。
たとえば、Azure Container Instances にデプロイするには、AciWebservice クラスの デプロイの概要については、Azure Machine Learning を使用したモデルのデプロイに関するページを参照してください。 |
クラス
| AciWebservice |
Azure Container Instances 上に Web サービス エンドポイントとしてデプロイされた機械学習モデルを表します。 デプロイされたサービスは、モデル、スクリプト、関連ファイルから作成されます。 結果として得られる Web サービスは、REST API を備えた、負荷分散された HTTP エンドポイントです。 この API にデータを送信し、モデルによって返される予測を受信できます。 詳細については、Azure Container Instances へのモデルのデプロイに関するページを参照してください。 Webservice インスタンスを初期化します。 Webservice コンストラクターは、指定されたワークスペースに関連付けられている Webservice オブジェクトのクラウド表現を取得します。 取得した Webservice オブジェクトの特定の型に対応する子クラスのインスタンスが返されます。 |
| AksEndpoint |
Note これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。 Azure Kubernetes Service で実行されている同じエンドポイントの背後にある Web サービス バージョンのコレクションを表します。 AksWebservice が単一のスコアリング エンドポイントで 1 つのサービスをデプロイするのに対して、AksEndpoint クラスを使用すると、同じスコアリング エンドポイントの背後に複数の Web サービス バージョンをデプロイできます。 各 Web サービスのバージョンは、一定の割合のトラフィックを処理するように構成できます。これにより、たとえば A/B テストなどに適した、制御された方法でモデルをデプロイできます。 AksEndpoint では、AksWebservice と同様のモデル オブジェクトからデプロイできます。 Webservice インスタンスを初期化します。 Webservice コンストラクターは、指定されたワークスペースに関連付けられている Webservice オブジェクトのクラウド表現を取得します。 取得した Webservice オブジェクトの特定の型に対応する子クラスのインスタンスが返されます。 |
| AksWebservice |
Azure Kubernetes Service に Web サービス エンドポイントとしてデプロイされた機械学習モデルを表します。 デプロイされたサービスは、モデル、スクリプト、関連ファイルから作成されます。 結果として得られる Web サービスは、REST API を備えた、負荷分散された HTTP エンドポイントです。 この API にデータを送信し、モデルによって返される予測を受信できます。 AksWebservice は、1 つのサービスを 1 つのエンドポイントにデプロイします。 1 つのエンドポイントに複数のサービスをデプロイするには AksEndpoint クラスを使用します。 詳しくは、「Azure Kubernetes Service クラスターにモデルをデプロイする」をご覧ください。 Webservice インスタンスを初期化します。 Webservice コンストラクターは、指定されたワークスペースに関連付けられている Webservice オブジェクトのクラウド表現を取得します。 取得した Webservice オブジェクトの特定の型に対応する子クラスのインスタンスが返されます。 |
| LocalWebservice |
ローカル Web サービス エンドポイントとしてデプロイされた機械学習モデルを表します。 Web サービスをローカルにデプロイすることは、シナリオのデバッグとテストに役立ちます。 ローカル Web サービス コンストラクター。 LocalWebservice コンストラクターは、指定されたワークスペースに関連付けられている LocalWebservice オブジェクトのローカル表現を取得するために使用されます。 |
| UnknownWebservice |
内部使用専用です。 このクラスは、たとえば、<xref:azureml.accel> パッケージで作成されたサービスのためにインポートされなかったパッケージから Web サービスから作成されたとき、サービスのサブタイプを取得または一覧表示するために Webservice クラスによって使用されます。 Webservice インスタンスを初期化します。 Webservice コンストラクターは、指定されたワークスペースに関連付けられている Webservice オブジェクトのクラウド表現を取得します。 取得した Webservice オブジェクトの特定の型に対応する子クラスのインスタンスが返されます。 |
| Webservice |
Azure Machine Learning で Web サービス エンドポイントとしてモデルをデプロイするためのベース機能を定義します。 Webservice コンストラクターは、指定されたワークスペースに関連付けられている Webservice オブジェクトのクラウド表現を取得するために使用されます。 取得した Webservice オブジェクトの特定の型に対応する子クラスのインスタンスを返します。 Webservice クラスを使用すると、Model または Image オブジェクトから機械学習モデルをデプロイできます。 Webservice の操作の詳細については、Azure Machine Learning を使用したモデルのデプロイに関するページを参照してください。 Webservice インスタンスを初期化します。 Webservice コンストラクターは、指定されたワークスペースに関連付けられている Webservice オブジェクトのクラウド表現を取得します。 取得した Webservice オブジェクトの特定の型に対応する子クラスのインスタンスが返されます。 |