Składniki wejściowe usługi internetowej i dane wyjściowe usługi sieci Web

W tym artykule opisano składniki wejściowe usługi internetowej i dane wyjściowe usługi internetowej w projektancie usługi Azure Machine Learning.

Składnik Wejściowy usługi sieci Web może łączyć się tylko z portem wejściowym z typem DataFrameDirectory. Składnik Wyjściowy usługi sieci Web można połączyć tylko z portu wyjściowego z typem DataFrameDirectory. Dwa składniki można znaleźć w drzewie składników w kategorii Usługa sieci Web.

Składnik Web Service Input wskazuje, gdzie dane użytkownika wchodzą do potoku. Składnik Dane wyjściowe usługi internetowej wskazuje, gdzie dane użytkownika są zwracane w potoku wnioskowania w czasie rzeczywistym.

Jak używać danych wejściowych i wyjściowych usługi internetowej

Podczas tworzenia potoku wnioskowania w czasie rzeczywistym z potoku trenowania składniki Web Service Input i Web Service Output zostaną automatycznie dodane, aby pokazać, gdzie dane użytkownika wchodzą do potoku i gdzie są zwracane dane.

Uwaga

Automatyczne generowanie potoku wnioskowania w czasie rzeczywistym jest procesem opartym na regułach. Nie ma gwarancji poprawności.

Aby spełnić wymagania, możesz ręcznie dodać lub usunąć składniki wejściowe usługi sieci Web i dane wyjściowe usługi sieci Web. Upewnij się, że potok wnioskowania w czasie rzeczywistym ma co najmniej jeden składnik wejściowy usługi internetowej i jeden składnik wyjściowy usługi sieci Web. Jeśli masz wiele składników wejściowych usługi internetowej lub danych wyjściowych usługi sieci Web, upewnij się, że mają unikatowe nazwy. Nazwę można wprowadzić w prawym panelu składnika.

Możesz również ręcznie utworzyć potok wnioskowania w czasie rzeczywistym, dodając składniki wejściowe usługi sieci Web i dane wyjściowe usługi internetowej do potoku niezaubsubskrywanego.

Uwaga

Typ potoku zostanie określony przy pierwszym przesłaniu. Przed przesłaniem po raz pierwszy należy dodać składniki wejściowe usługi sieci Web i dane wyjściowe usługi sieci Web.

W poniższym przykładzie pokazano, jak ręcznie utworzyć potok wnioskowania w czasie rzeczywistym na podstawie składnika Execute Python Script (Wykonywanie skryptu języka Python).

Po pomyślnym przesłaniu potoku i zakończeniu przebiegu można wdrożyć punkt końcowy w czasie rzeczywistym.

Uwaga

W poprzednim przykładzie wprowadź dane Ręcznie udostępnia schemat danych dla danych wejściowych usługi internetowej i jest niezbędny do wdrożenia punktu końcowego w czasie rzeczywistym. Ogólnie rzecz biorąc, zawsze należy połączyć składnik lub zestaw danych z portem, na którym jest połączone dane wejściowe usługi sieci Web w celu zapewnienia schematu danych.

Następne kroki

Dowiedz się więcej o wdrażaniu punktu końcowego w czasie rzeczywistym.

Zobacz zestaw składników dostępnych dla usługi Azure Machine Learning.