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webservice 套件

  • 參考

包含將機器學習模型部署為 Azure Machine Learning 中 Web 服務端點的功能。

將 Azure Machine Learning 模型部署為 Web 服務會建立端點和 REST API。 您可以將資料傳送至此 API 並接收模型傳回的預測。

當您將 或 部署Model至 aci Azure 容器執行個體 (Image 模組) 、Azure Kubernetes Service (aks 模組) 和 Azure Kubernetes 端點 (AksEndpoint) ，或現場可程式化網關數位 (FPGA) 時，您可以建立 Web 服務。 針對大部分的使用案例，建議使用模型進行部署，而使用映像部署則建議用於進階使用案例。 本課程模組中的類別支援這兩種類型的部署。

單元

aci

包含將機器學習模型部署為 Azure 容器執行個體 上的 Web 服務端點的功能。

Azure 容器執行個體 (ACI) 建議用於可在隔離容器中運作的案例，包括簡單的應用程式、工作自動化和建置作業。 如需何時使用 ACI 的詳細資訊，請參閱將模型部署至 Azure 容器執行個體。
aks

包含在 Azure Kubernetes Service 上將機器學習模型部署為 Web 服務端點的功能。

Azure Kubernetes Service (AKS) 建議用於需要完整容器協調流程的案例，包括跨多個容器的服務探索、自動調整和協調的應用程式升級。

如需詳細資訊，請參閱將模型部署至 Azure Kubernetes Service。
container_resource_requirements

描述 Azure Machine Learning 中容器資源需求的課程模組。
local

包含將機器學習模型部署為本機 Web 服務端點的功能。

當您需要快速部署和驗證模型，或正在測試開發中的模型時，建議部署至本機Web服務。 如需詳細資訊，請參閱 將模型部署至 Notebook VM。
unknown_webservice

包含在 Azure Machine Learning 中管理未知 Web 服務的功能。
webservice

包含用來管理部署為 Azure Machine Learning 中 Web 服務端點之模型的功能。

此課程模組包含抽象父類別 Webservice，其會定義部署模型的方法。 常見的模式是針對特定計算目標建立組態對象，然後將Webservice類別的方法與該組態物件搭配使用。 例如，若要部署至 Azure 容器執行個體，請從 deploy_configuration 類別的 AciWebservice 方法建立 AciServiceDeploymentConfiguration 對象，然後使用 Webservice 類別的其中一個 deploy 方法。 類似的模式適用於 AksWebservice、 AksEndpoint和 LocalWebservice 類別。

如需部署的概觀，請參閱 使用 Azure Machine Learning 部署模型。

類別

AciWebservice

表示部署為 Azure 容器執行個體 Web 服務端點的機器學習模型。

已部署的服務是從模型、腳本和相關聯的檔案建立的。 產生的 Web 服務是具有 REST API 的負載平衡 HTTP 端點。 您可以將資料傳送至此 API 並接收模型傳回的預測。

如需詳細資訊，請參閱將模型部署到 Azure 容器執行個體。

初始化 Webservice 實例。

Webservice 建構函式會擷取與所提供工作區相關聯之 Webservice 對象的雲端表示法。 它會傳回對應至所擷取之Webservice物件之特定類型的子類別實例。
AksEndpoint

注意

這是實驗性類別，隨時可能會變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。

表示在 Azure Kubernetes Service 上執行之相同端點後方的 Web 服務版本集合。

而 部署 AksWebservice 具有單一評分端點的單一服務，AksEndpoint 類別可讓您在相同的評分端點後方部署多個 Web 服務版本。 每個 Web 服務版本都可以設定為提供流量百分比，讓您可以以受控制的方式部署模型，例如 A/B 測試。 AksEndpoint 允許從類似 AksWebservice 的模型物件進行部署。

初始化 Webservice 實例。

Webservice 建構函式會擷取與所提供工作區相關聯之 Webservice 對象的雲端表示法。 它會傳回對應至所擷取之Webservice物件之特定類型的子類別實例。
AksWebservice

表示部署為 Azure Kubernetes Service Web 服務端點的機器學習模型。

已部署的服務是從模型、腳本和相關聯的檔案建立的。 產生的 Web 服務是具有 REST API 的負載平衡 HTTP 端點。 您可以將資料傳送至此 API 並接收模型傳回的預測。

AksWebservice 會將單一服務部署到一個端點。 若要將多個服務部署到一個端點，請使用 類別 AksEndpoint 。

如需詳細資訊，請參閱將模型部署到 Azure Kubernetes Service 叢集。

初始化 Webservice 實例。

Webservice 建構函式會擷取與所提供工作區相關聯之 Webservice 對象的雲端表示法。 它會傳回對應至所擷取之Webservice物件之特定類型的子類別實例。
LocalWebservice

表示部署為本機Web服務端點的機器學習模型。

在本機部署 Web 服務對於偵錯和測試案例很有用。

本機 Webservice 建構函式。

LocalWebservice 建構函式是用來擷取與所提供工作區相關聯的 LocalWebservice 物件的本機表示法。
UnknownWebservice

僅供內部使用。

當 Web 服務從未匯入的封裝建立時，類別會使用此 Webservice 類別來取得或列出服務子類型，例如，以封裝建立的服務 <xref:azureml.accel> 。

初始化 Webservice 實例。

Webservice 建構函式會擷取與所提供工作區相關聯之 Webservice 對象的雲端表示法。 它會傳回對應至所擷取之Webservice物件之特定類型的子類別實例。
Webservice

定義在 Azure Machine Learning 中將模型部署為 Web 服務端點的基底功能。

Webservice 建構函式可用來擷取與所提供工作區相關聯的Webservice對象的雲端表示法。 傳回對應至所擷取之 Webservice 物件之特定類型的子類別實例。 Webservice 類別可讓您從 Model 或 Image 物件部署機器學習模型。

如需使用 Webservice 的詳細資訊，請參閱 使用 Azure Machine Learning 部署模型。

初始化 Webservice 實例。

Webservice 建構函式會擷取與所提供工作區相關聯之 Webservice 對象的雲端表示法。 它會傳回對應至所擷取之Webservice物件之特定類型的子類別實例。