Поделиться через

Использование собственных алгоритмов Машинного обучения Azure в планировании спроса

  • Статья

Если вы уже используете собственные Microsoft Azure алгоритмы машинного обучения для прогнозирования спроса в Dynamics 365 Supply Chain Management (как это описано в обзоре прогнозирования спроса), вы можете продолжать их использовать, пока используете планирование спроса в Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management.

В этой статье описывается настройка, необходимая для того, чтобы приложение Demand Planning могло подключаться к вашей рабочей области машинного обучения Azure.

Настройка нового приложения Microsoft Entra

Следуйте инструкциям в этом разделе, чтобы создать новое приложение Microsoft Entra в рабочей области машинного обучения Azure. Этот ресурс на портале Azure хранит ваши алгоритмы. Приложение Microsoft Entra — это корпоративное приложение, которое позволяет приложению Demand Planning подключаться к вашим алгоритмам машинного обучения Azure. (Дополнительные сведения о настройке приложения Microsoft Entra см. в разделе Регистрация приложения.)

  1. Войдите на портал Azure, используя учетную запись, имеющую как минимум привилегии Администратор облачных приложений.
  2. Зарегистрируйте новое приложение Microsoft Entra, как описано в разделе Создание приложения Microsoft Entra и субъект-службы, которая может обращаться к ресурсам.
  3. Следуйте инструкциям на экране, чтобы выполнить мастер. Используйте параметры по умолчанию.
  4. В разделе Сертификаты и секреты нового приложения Microsoft Entra создайте секрет для приложения, как описано в разделе Добавление секрета клиента.
  5. Запишите идентификатор приложения и его секрет. Эти данные понадобятся вам позже.

Назначение доступа для нового приложения Microsoft Entra к рабочей области машинного обучения Azure и учетной записи хранения рабочей области машинного обучения Azure

Выполните следующие действия, чтобы назначить доступ для нового приложения Microsoft Entra к рабочей области машинного обучения Azure.

  1. На портале Azure перейдите к группе ресурсов, содержащей вашу рабочую область машинного обучения Azure.
  2. В левой области навигации выберите Управление доступом.
  3. На вкладке Назначения ролей выберите Добавить, чтобы добавить новое назначение ролей.
  4. На вкладке Роли привилегированного администратора выберите Участник.
  5. Выберите Далее.
  6. Выберите параметр Пользователь, группа или субъект-служба.
  7. Выберите Выбрать участников. Используйте фильтр в меню справа, чтобы найти имя созданного вами приложения Microsoft Entra, а затем выберите его.
  8. Теперь приложение появится в списке Участники. Выберите Далее.
  9. На вкладке Проверка + назначение выберите Далее.

Выполните следующие действия, чтобы назначить доступ для нового приложения Microsoft Entra к учетной записи хранения, к которой подключена рабочая область машинного обучения Azure.

  1. На портале Azure перейдите к группе ресурсов, содержащей вашу учетную запись хранения (учетную запись хранения, используемую для рабочей области машинного обучения Azure).
  2. В левой области навигации выберите Управление доступом.
  3. На вкладке Назначения ролей выберите Добавить, чтобы добавить новое назначение ролей.
  4. На вкладке Роли функциональных обязанностей выберите Участник учетных записей хранения и Участник для данных BLOB-объектов хранилища. Чтобы быстро найти эти роли, введите участник в поле Поиск.
  5. Выберите Далее.
  6. Выберите параметр Пользователь, группа или субъект-служба.
  7. Выберите Выбрать участников. Используйте фильтр в меню справа, чтобы найти имя созданного вами приложения Microsoft Entra, а затем выберите его.
  8. Теперь приложение появится в списке Участники. Выберите Далее.
  9. На вкладке Проверка + назначение выберите Далее.

Теперь приложение присутствует в списке Все на вкладке Назначения ролей и в рабочей области машинного обучения Azure, и в учетной записи хранения.

Подключение к службе машинного обучения Azure из приложения Demand Planning

Выполните следующие действия, чтобы настроить подключение к службе машинного обучения Azure в приложении Demand Planning.

  1. Войдите в приложение Demand Planning.

  2. В левой области навигации выберите Пользовательское Azure ML.

  3. Нажмите кнопку со знаком плюса (+), чтобы создать новое подключение, и задайте для него следующие поля:

    • Имя — введите имя подключения.
    • Код подписки – введите код подписки на Azure.
    • Имя группы ресурсов – введите имя группы ресурсов, которая содержит рабочую область машинного обучения Azure.
    • Имя рабочей области — введите имя рабочей области Azure машинного обучения.
    • Имя счета хранения — введите имя учетной записи хранения Azure, указанной при запуске мастера настройки в рабочей области Azure.
    • Код приложения – введите код Microsoft Entra приложения, которое вы создали. Это значение используется для авторизации запросов API к службе машинного обучения Azure.
    • Секрет приложения – введите секрет приложения субъекта службы для созданного Microsoft Entra приложения. Это значение используется для получения маркера доступа для участника безопасности, созданного для выполнения авторизованных операций в отношении хранилища Azure и рабочей области машинного языка Azure.

Настройка прогноза, использующего ваши собственные алгоритмы машинного обучения Azure

Выполните следующие действия для настройки прогноза, использующего ваши собственные алгоритмы машинного обучения Azure.

  1. Создайте новый профиль прогноза, как описано в разделе Создание профилей прогнозов и управление ими.
  2. На странице Выбор предустановки прогнозной модели выберите Нет.
  3. После создания и сохранения профиля выберите вкладку Прогнозная модель. (Дополнительную информацию см. в разделе Разработка прогнозных моделей.)
  4. Настройте свою модель. Добавьте плитку Финансы и операции — машинное обучение Azure в то место, где вы хотите запустить свой алгоритм.
  5. Завершите модель, добавив блок Сохранить.