介绍

  • 3 分钟

Azure Database for PostgreSQL 的 Azure 扩展允许调用自定义生成的 Azure 机器学习服务部署。 此扩展使你能够训练自定义模型并在 PostgreSQL 中使用其输出。

Azure 机器学习

Azure 机器学习是一项云服务，用于加速和管理机器学习 (ML) 项目生命周期。 机器学习专业人员、数据科学家和工程师可以在他们的日常工作流程中使用它以训练和部署模型以及管理机器学习操作 (MLOp)。

可在机器学习中创建模型，也可使用从开源平台构建的模型，例如 Pytorch、TensorFlow 或 scikit-learn。 机器学习操作工具可以帮助监视、重新训练和重新部署模型。

场景：估算出租房产的每晚价格

假设你是 Margie's Travel 的首席开发人员。 贵公司正在制定一项扩展短期出租房产列表服务的计划。 贵公司希望扩展服务的一种方法是提供估算出租房产每晚价格的能力。 具体而言，你希望使用现有的出租列表数据来训练模型，以预测租户为入住特定房产而支付的价格。 你有兴趣使用 Azure 机器学习托管此模型，并将在 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器中托管客户数据。

学习目标

本模块演示如何将 Azure 机器学习与 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器配合使用。 在本模块中，你将：

  • 使用 Azure 机器学习的自动化机器学习训练模型
  • 在 Azure 机器学习中部署训练的模型
  • 在现有 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器实例中安装azure_ai扩展
  • 创建函数以生成出租列表的价格估算值

到此会话结束时，可以使用azure_ai扩展从 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器调用自定义训练的 Azure 机器学习模型。