使用 機器學習 Studio （傳統） Web 服務參數
適用於：
機器學習 Studio（傳統版）
Azure 機器學習
重要
Machine Learning 工作室 (傳統) 的支援將於 2024 年 8 月 31 日結束。 建議您在該日期之前轉換成 Azure Machine Learning。
自 2021 年 12 月 1 日起，您將無法建立新的 Machine Learning 工作室 (傳統) 資源。 在 2024 年 8 月 31 日之前，您可以繼續使用現有的 Machine Learning 工作室 (傳統) 資源。
ML 工作室 (傳統) 文件即將淘汰，未來將不再更新。
機器學習 Web 服務是藉由發佈包含具有可設定參數之模組的實驗所建立。 在某些情況下，您可能會想要在 Web 服務執行時變更模組行為。 Web 服務參數 可讓您執行這項工作。
常見的範例是設定 匯入數據 模組，讓已發佈 Web 服務的用戶可以在存取 Web 服務時指定不同的數據源。 或設定 匯出數據 模組，以便指定不同的目的地。 其他一些範例包括變更功能哈希模組的位數，或篩選型特徵選取模組所需的功能數目。
您可以設定 Web 服務參數，並將其與實驗中的一或多個模塊參數產生關聯，而且您可以指定它們為必要或選擇性。 然後，Web 服務的用戶可以在呼叫 Web 服務時提供這些參數的值。
如何設定及使用 Web 服務參數
您可以按下模組參數旁的圖示，然後選取 [設定為Web 服務參數] 來定義Web服務參數。 這會建立新的 Web 服務參數，並將其連線至該模塊參數。 然後，存取 Web 服務時，使用者可以指定 Web 服務參數的值，並將其套用至模塊參數。
定義 Web 服務參數之後，即可在實驗中使用任何其他模塊參數。 如果您為一個模組定義與參數相關聯的 Web 服務參數，只要參數需要相同類型的值，就可以針對任何其他模組使用相同的 Web 服務參數。 例如，如果 Web 服務參數是數值，則它只能用於預期數值的模塊參數。 當使用者設定 Web 服務參數的值時，它會套用至所有相關聯的模塊參數。
您可以決定是否要提供 Web 服務參數的預設值。 如果您這麼做，則 Web 服務的使用者可以選擇參數。 如果您沒有提供預設值，則存取 Web 服務時，用戶必須輸入值。
Web 服務的 API 檔包含 Web 服務使用者如何在存取 Web 服務時以程式設計方式指定 Web 服務參數的資訊。
注意
傳統 Web 服務的 API 檔是透過 機器學習 Studio 中 Web 服務儀錶板中的 API 說明頁面連結來提供。 新的 Web 服務的 API 檔是透過 Web 服務取用和 Swagger API 頁面上的 機器學習 Web 服務入口網站來提供。
範例
例如，假設我們有導出數據模組的實驗，可將資訊傳送至 Azure Blob 記憶體。 我們將定義名為 「Blob path」 的 Web 服務參數，以允許 Web 服務使用者在存取服務時變更 Blob 記憶體的路徑。
在 機器學習 Studio 中，按兩下 [匯出數據] 模組加以選取。 其屬性會顯示在實驗畫布右側的 [屬性] 窗格中。
指定記憶體類型：
- 在 [請指定數據目的地] 下，選取 [Azure Blob 儲存體]。
- 在 [請指定驗證類型] 底下，選取 [帳戶]。
- 輸入 Azure Blob 記憶體的帳戶資訊。
按兩下開頭為容器參數之 Blob 路徑右邊的圖示。 畫面顯示為這樣：
選取 [設定為 Web 服務參數]。
專案會在 [屬性] 窗格底部的 [Web 服務參數] 底下新增專案，其名稱為 「開頭為容器的 Blob 路徑」。 這是 Web 服務參數，現在與這個 導出數據 模塊參數相關聯。
若要重新命名 Web 服務參數，請按下名稱，輸入 「Blob 路徑」，然後按 Enter 鍵。
若要提供 Web 服務參數的預設值，請按下名稱右邊的圖示，選取 [提供預設值]，輸入值（例如“container1/output1.csv”），然後按 Enter 鍵。
按一下 [執行]。
按兩下 [部署Web服務]，然後選取 [部署Web服務[傳統] 或 [部署Web服務[新增] 來部署Web服務。
注意
若要部署新的 Web 服務，您必須在部署 Web 服務的訂用帳戶中有足夠的許可權。 如需詳細資訊，請參閱使用 機器學習 Web 服務入口網站管理 Web 服務。
Web 服務的用戶現在可以在存取 Web 服務時，指定 匯出數據 模組的新目的地。
其他相關資訊
如需更詳細的範例，請參閱 機器學習 部落格中的Web服務參數專案。
如需存取 機器學習 Web 服務的詳細資訊，請參閱如何使用 機器學習 Web 服務。