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独自の Azure Machine Learning カスタム アルゴリズムを需要計画で使用する

  • [アーティクル]

独自のMachine Learningアルゴリズムを Microsoft Azure 需要予測に既に使用している場合 (「 Dynamics 365 Supply Chain Management 予測の概要 説明に従う)、需要計画を使用している間は引き続き使用できます Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management。

この記事では、需要計画をMachine Learningワークスペース接続に するためにAzure設定について説明します。

新しい Microsoft Entra アプリケーションを設定する

このセクションの手順に従って、Azure Machine Learning ワークスペースに新しい Microsoft Entra アプリケーションを作成します。 Azure ポータルのこのリソースには、アルゴリズムが保持されます。 アプリケーション Microsoft Entra 申請は、需要計画を #接続Machine LearningアルゴリズムにAzureできるエンタープライズ アプリケーションです。 (Microsoft Entra アプリケーションの設定方法については、アプリケーションを登録するを参照してください。)

  1. 少なくとも クラウド アプリケーション管理者 権限を持つアカウントを使用して Azure ポータル にサインインします。
  2. リソースにアクセスできる Microsoft Entra アプリケーションとサービス プリンシパルを作成するの説明に従って、新しい Microsoft Entra アプリケーションを登録します。
  3. 画面の指示に従ってウィザードを完了します。 既定の設定を使用します。
  4. 新しい Microsoft Entra アプリケーションの 証明書 & シークレット セクションで、クライアント シークレットの追加 の説明に従ってアプリケーションのシークレットを作成します。
  5. アプリケーション ID とそのシークレットをメモします。 これらの詳細は後で必要になります。

新しいアプリケーションへのアクセスを Microsoft Entra Azure Machine Learning ワークスペースおよび Azure Machine Learning ワークスペースのストレージ アカウントに割り当てる

これらの手順に従って、新しい Microsoft Entra アプリケーションのアクセス許可を Azure Machine Learning ワークスペースに割り当てます。

  1. Azure ポータル で、Azure Machine Learning ワークスペースが含まれるリソース グループに移動します。
  2. 左側のナビゲーション ペインで、アクセス制御 を選択します。
  3. ロールの割り当てタブで追加を選択し、新しいロールの割り当てを追加します。
  4. 権限を持つ管理者ロールタブで貢献者を選択します。
  5. 次へ を選択します。
  6. ユーザー、グループ、またはサービス プリンシパル オプションを選択します。
  7. メンバーの選択を選択します。 右側のメニューのフィルターを使用して、作成した Microsoft Entra アプリケーションの名前を検索し、それを選択します。
  8. これでアプリケーションがメンバー リストに表示されます。 次へ を選択します。
  9. レビュー + 割り当て タブで、 次へを選択します。

以下の手順に従って、Azure Machine Learning ワークスペースが接続されているストレージ アカウントに、新しい Microsoft Entra アプリケーションのアクセス権を割り当てます。

  1. Azure ポータル で、記憶域アカウントを含むリソース グループ (Azure Machine Learning ワークスペースで使用している記憶域アカウント) に移動します。
  2. 左側のナビゲーション ペインで、アクセス制御 を選択します。
  3. ロールの割り当てタブで追加を選択し、新しいロールの割り当てを追加します。
  4. ジョブ機能ロール タブで、ストレージ アカウントの共同作成者 と ストレージ ブロブ データ の共同作成者 を選択します。 これらのロールをすばやく見つけるには、検索 フィールドに ストレージの共同作成者 を入力します。
  5. 次へ を選択します。
  6. ユーザー、グループ、またはサービス プリンシパル オプションを選択します。
  7. メンバーの選択を選択します。 右側のメニューのフィルターを使用して、作成した Microsoft Entra アプリケーションの名前を検索し、それを選択します。
  8. これでアプリケーションがメンバー リストに表示されます。 次へ を選択します。
  9. レビュー + 割り当て タブで、 次へを選択します。

これで、Azure Machine Learning ワークスペースとストレージ アカウントの両方で、ロールの割り当て タブの すべて セクションにアプリケーションが表示されます。

Demand Planning から Azure Machine Learning サービスに接続する

Demand Planning で Azure Machine Learning サービス接続を設定する場合は、次の手順に従います。

  1. は需要計画にログインします。

  2. 左のナビゲーション ウィンドウで、カスタム Azure ML を選択します。

  3. プラス記号 (+) ボタンを選択して新しい接続を作成し、次のフィールドを設定します。

    • [名前 ] : 接続の名前を入力します。
    • [定期 ID] : #定期Azure入力します。
    • [リソース グループ名 する] : Azure Machine Learningワークスペースが含まれているリソース グループの名前を入力します。
    • [ワークスペース名 ] : Azure Machine Learningワークスペースの名前を入力します。
    • [記憶域アカウント 名前] : Azureワークスペースでセットアップ ウィザードを実行するときに指定したAzure記憶域アカウントの名前を入力します。
    • [アプリケーションID する] : 作成した申請 Microsoft Entra アプリケーションIDを入力します。 この値は、Azure Machine Learning Service に対する API 要求を承認するために使用されます。
    • [申請の り当てサービス プリンシパル アプリケーション: 作成した Microsoft Entra 適用に使用するアプリケーションを入力します。 この値は、Azure StorageおよびAzure Machine Languageワークスペースに対して許可された操作を実行するために作成したセキュリティ キーのアクセス トークンを取得するために使用されます。

独自の Azure Machine Learning アルゴリズムを使用した予測を設定する

これらの手順に従って、独自の Azure Machine Learning アルゴリズムを使用した予測を設定します。

  1. 予測プロファイルの作成と管理の説明に従って、新しい予測プロファイルを作成します。
  2. 予測モデルのプリセットを選択するページでなしを選択します。
  3. プロファイルの作成と保存を行ってから、予測モデル タブを選択します。(詳細については予測モデルの設計を参照してください。)
  4. データを設定する。 アルゴリズムを実行するべき位置に Finance and operations – Azure Machine Learning タイルを含めます。
  5. 保存ブロックを追加してモデルを完成させます。