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Implantar os serviços Web do Machine Learning Studio (clássico) que usam os módulos Importar Dados e Exportar Dados

  • Artigo

APLICA-SE A: Aplica-se a.Machine Learning Studio (clássico) Não se aplica a.Azure Machine Learning

Importante

O suporte para o Machine Learning Studio (clássico) terminará em 31 de agosto de 2024. É recomendável fazer a transição para o Azure Machine Learning até essa data.

A partir de 1º de dezembro de 2021, você não poderá criar recursos do Machine Learning Studio (clássico). Até 31 de agosto de 2024, você pode continuar usando os recursos existentes do Machine Learning Studio (clássico).

A documentação do ML Studio (clássico) está sendo desativada e pode não ser atualizada no futuro.

Quando você cria um experimento de previsão, normalmente adiciona uma entrada e uma saída de serviço Web. Ao implantar o experimento, os consumidores poderão enviar e receber dados do serviço Web por meio de entradas e saídas. Para alguns aplicativos, os dados do cliente podem estar disponíveis a partir de um feed de dados ou já residirem em uma fonte de dados externa, como o armazenamento de Blobs do Azure. Nesses casos, eles não precisam de dados de leitura e gravação usando saídas e entradas do serviço Web. Em vez disso, eles podem usar o BES (Serviço de execução de lote) para ler dados da fonte de dados usando um módulo Importar Dados e gravar os resultados de pontuação em um local de dados diferente usando um módulo Exportar Dados.

Os módulos Importar Dados e Exportar Dados podem ler e gravar em vários locais de dados, como uma URL da Web via HTTP, uma Consulta de Hive, um Banco de Dados SQL do Azure, um Armazenamento de tabelas do Azure, um Armazenamento de blobs do Azure, um provedor de Feed de Dados ou um Banco de dados do SQL Server.

Este tópico usa o "Exemplo 5: Treinamento, teste, avaliação para classificação binária: conjunto de dados adulto" e pressupõe que o conjunto de dados já tenha sido carregado em uma tabela SQL do Azure chamada censusdata.

Criar o teste de treinamento

Quando você abre o "Exemplo 5: Treinamento, teste, avaliação para classificação binária: conjunto de dados adulto", ele usa o conjunto de dados do exemplo adulto Classificação binária de receita de censo. E o experimento na tela será semelhante à imagem a seguir:

Configuração inicial do experimento.

Para ler os dados da tabela SQL do Azure:

  1. Exclua o módulo do conjunto de dados.

  2. Na caixa de pesquisa dos componentes, digite importar.

  3. Na lista de resultados, adicione um módulo Importar Dados para a tela do experimento.

  4. Conecte a saída do módulo Importar Dados à entrada do módulo Limpar Dados Ausentes módulo.

  5. No painel de propriedades, selecione Banco de Dados SQL do Azure in the Fonte de Dados .

  6. Nos campos Nome do servidor de banco de dados, Nome do banco de dados, Nome de usuário e Senha, insira as informações apropriadas ao seu banco de dados.

  7. No campo Consulta de banco de dados, digite a consulta a seguir.

     select [age],
    [workclass],
    [fnlwgt],
    [education],
    [education-num],
    [marital-status],
    [occupation],
    [relationship],
    [race],
    [sex],
    [capital-gain],
    [capital-loss],
    [hours-per-week],
    [native-country],
    [income]
 from dbo.censusdata;

  8. Na parte inferior da tela do experimento, clique em Executar.

Criar o experimento preditivo

Em seguida, configure o experimento preditivo do qual você implantará o serviço Web.

  1. Na parte inferior da tela do experimento, clique em Configurar o Serviço Web e selecione Serviço Web Preditivo [Recomendado].
  2. Remova os módulos Entrada do Serviço Web e Saída do Serviço Web do experimento preditivo.
  3. Na caixa de pesquisa dos componentes, digite exportar.
  4. Na lista de resultados, adicione um módulo Exportar Dados para a tela do experimento.
  5. Conecte a saída do módulo Modelo de Pontuação à entrada do módulo Exportar Dados.
  6. No painel de propriedades, selecione Banco de Dados SQL do Azure no menu suspenso de destino dos dados.
  7. Nos campos Nome do servidor de banco de dados, Nome do banco de dados, Nome da conta de usuário do servidor e Senha da conta de usuário do servidor, insira as informações apropriadas ao seu banco de dados.
  8. No campo Lista separada por vírgulas de colunas a serem salvas , digite Rótulos de Pontuação.
  9. No campo Nome da tabela de dados, digite dbo.ScoredLabels. Se a tabela não existir, ela será criado quando o experimento for executado ou o serviço Web for chamado.
  10. No campo Lista separada por vírgulas de colunas de banco de dados , digite ScoredLabels.

Quando você escreve um aplicativo que chama o serviço Web final, convém especificar uma consulta de entrada diferente ou a tabela de destino em tempo de execução. Para configurar essas entradas e saídas, use o recurso de Parâmetros de Serviço Web para definir o módulo Importar Dados, a propriedade Fonte de dados e a propriedade de destino de dados do modo Exportar Dados. Para saber mais sobre os Parâmetros do Serviço Web, confira a entrada Parâmetros do Serviço Web do Machine Learning Studio (clássico) no blog do Cortana Intelligence e do Machine Learning.

Para configurar os Parâmetros de Serviço Web para a consulta de importação e a tabela de destino:

  1. No painel de propriedades do módulo Importar Dados, clique no ícone na parte superior direita do campo Consulta de banco de dados e selecione Definir como parâmetro de serviço Web.
  2. No painel de propriedades do módulo Exportar Dados, clique no ícone na parte superior direita do campo Nome da tabela de dados e selecione Definir como parâmetro de serviço Web.
  3. Na parte inferior do painel de propriedades do módulo Exportar Dados , na seção Parâmetros de Serviço Web , clique em Consulta de banco de dados e renomeie a consulta.
  4. Clique em Nome da tabela de dados e troque seu nome para Tabela.

Quando terminar, seu experimento deverá ser semelhante à imagem a seguir:

Aparência final do experimento.

Agora você pode implantar o experimento como um serviço Web.

Implantar o serviço Web

Você pode implantar um serviço Web Clássico ou Novo.

Implantar um Serviço Web Clássico

Para implantar como um serviço Web Clássico e criar um aplicativo para consumi-lo:

  1. Na parte inferior da tela do experimento, clique em Executar.

  2. Após a conclusão da execução, clique em Implantar Serviço Web e selecione Implantar Serviço Web [Clássico].

  3. No painel do serviço Web, localize sua chave de API. Copie e salve-a para uso posterior.

  4. Na tabela Ponto de Extremidade Padrão, clique no link Execução em Lote para abrir a Página de Ajuda da API.

  5. No Visual Studio, crie um aplicativo de console C#: Novo>Projeto>Visual C#>Área de Trabalho Clássica do Windows>Aplicativo de Console (.NET Framework).

  6. Na Página de Ajuda da API, encontre a seção Código de Exemplo na parte inferior da página.

  7. Copie e cole o código de exemplo C# no arquivo Program.cs e remova todas as referências ao armazenamento de blobs.

  8. Atualize o valor da variável apiKey com a chave de API que você salvou anteriormente.

  9. Localize a declaração de solicitação e atualize os valores dos Parâmetros de Serviço Web que são passados para os módulos Importar Dados e Exportar Dados. Nesse caso, você usa a consulta original, mas definirá um novo nome de tabela.

    var request = new BatchExecutionRequest()
{
    GlobalParameters = new Dictionary<string, string>() {
        { "Query", @"select [age], [workclass], [fnlwgt], [education], [education-num], [marital-status], [occupation], [relationship], [race], [sex], [capital-gain], [capital-loss], [hours-per-week], [native-country], [income] from dbo.censusdata" },
        { "Table", "dbo.ScoredTable2" },
    }
};

  10. Execute o aplicativo.

Após a conclusão da execução, uma nova tabela será adicionada ao banco de dados que contém os resultados da pontuação.

Implantar um serviço Web Novo

Observação

Para implantar um novo serviço Web, você precisa ter permissões suficientes na assinatura na qual o serviço Web está sendo implantado. Para saber mais, confira Gerenciar um serviço Web usando o portal de Serviços Web do Machine Learning.

Para implantar como um serviço Web Novo e criar um aplicativo para consumi-lo:

  1. Na parte inferior da tela do experimento, clique em Executar.

  2. Após a conclusão da execução, clique em Implantar Serviço Web e selecione Implantar Serviço Web [Novo].

  3. Na página Implantar Experimento, insira um nome para o serviço Web e selecione um plano de preços, depois clique em Implantar.

  4. Na página Início rápido, clique em Consumir.

  5. Na seção Código de Exemplo, clique em Lote.

  6. No Visual Studio, crie um aplicativo de console C#: Novo>Projeto>Visual C#>Área de Trabalho Clássica do Windows>Aplicativo de Console (.NET Framework).

  7. Copie e cole o código de exemplo de C# no arquivo Program.cs.

  8. Atualize o valor da variável apiKey com a Chave Primária localizada na seção Informações básicas de consumo.

  9. Localize a declaração scoreRequest e atualize os valores dos Parâmetros de Serviço Web que são passados para os módulos Importar Dados e Exportar Dados. Nesse caso, você usa a consulta original, mas definirá um novo nome de tabela.

    var scoreRequest = new
{
    Inputs = new Dictionary<string, StringTable>()
    {
    },
    GlobalParameters = new Dictionary<string, string>() {
        { "Query", @"select [age], [workclass], [fnlwgt], [education], [education-num], [marital-status], [occupation], [relationship], [race], [sex], [capital-gain], [capital-loss], [hours-per-week], [native-country], [income] from dbo.censusdata" },
        { "Table", "dbo.ScoredTable3" },
    }
};

  10. Execute o aplicativo.