webservice Paquet

Contient des fonctionnalités pour déployer des modèles Machine Learning en tant que points de terminaison de service web sur Azure Container Instances.

Azure Container Instances (ACI) est recommandé pour les scénarios qui peuvent fonctionner dans des conteneurs isolés, notamment des applications simples, l’automatisation des tâches et les travaux de génération. Pour plus d’informations sur l’utilisation d’ACI, consultez Déployer un modèle sur Azure Container Instances.

Contient des fonctionnalités permettant de déployer des modèles Machine Learning en tant que points de terminaison de service web sur Azure Kubernetes Service.

Azure Kubernetes Service (AKS) est recommandé pour les scénarios où vous avez besoin d’une orchestration complète des conteneurs, notamment la découverte de services sur plusieurs conteneurs, la mise à l’échelle automatique et les mises à niveau d’applications coordonnées.

Pour plus d’informations, consultez Déployer un modèle sur Azure Kubernetes Service.

Module permettant de décrire les besoins en ressources de conteneur dans Azure Machine Learning.

Contient des fonctionnalités permettant de déployer des modèles Machine Learning en tant que points de terminaison de service web locaux.

Le déploiement sur un service web local est recommandé pour les scénarios lorsque vous devez déployer et valider rapidement votre modèle ou que vous testez un modèle en cours de développement. Pour plus d’informations, consultez Déployer un modèle sur des machines virtuelles Notebook.

Contient des fonctionnalités permettant de gérer des webservices inconnus dans Azure Machine Learning.

Contient des fonctionnalités de gestion des modèles déployés en tant que point de terminaison de service web dans Azure Machine Learning.

Ce module contient la classe Webserviceparente abstraite, qui définit les méthodes de déploiement de modèles. Un modèle courant consiste à créer un objet de configuration pour la cible de calcul spécifique, puis à utiliser les méthodes de la classe Webservice avec cet objet de configuration. Par exemple, pour effectuer un déploiement sur Azure Container Instances, créez un AciServiceDeploymentConfiguration objet à partir de la deploy_configuration méthode de la AciWebservice classe, puis utilisez l’une des méthodes de déploiement de la classe Webservice. Un modèle similaire s’applique aux classes et AksWebservice aux AksEndpointLocalWebserviceclasses.

Pour obtenir une vue d’ensemble du déploiement, consultez Déployer des modèles avec Azure Machine Learning.

Représente un modèle Machine Learning déployé en tant que point de terminaison de service web sur Azure Container Instances.

Un service déployé est créé à partir d’un modèle, d’un script et de fichiers associés. Le service web résultant est un point de terminaison HTTP à charge équilibrée avec une API REST. Vous pouvez envoyer des données à cette API et recevoir la prédiction retournée par le modèle.

Pour plus d’informations, consultez Déployer un modèle dans Azure Container Instances.

Initialisez l’instance webservice.

Le constructeur Webservice récupère une représentation cloud d’un objet Webservice associé à l’espace de travail fourni. Elle retourne une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Webservice récupéré.

Représente une collection de versions de service web derrière le même point de terminaison exécuté sur Azure Kubernetes Service.

Alors qu’un AksWebservice service unique est déployé avec un point de terminaison de scoring unique, la classe AksEndpoint vous permet de déployer plusieurs versions de service web derrière le même point de terminaison de scoring. Chaque version de service web peut être configurée pour servir un pourcentage du trafic afin de pouvoir déployer des modèles de manière contrôlée, par exemple pour les tests A/B. AksEndpoint autorise le déploiement à partir d’un objet modèle similaire à AksWebservice.

Initialisez l’instance webservice.

Le constructeur Webservice récupère une représentation cloud d’un objet Webservice associé à l’espace de travail fourni. Elle retourne une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Webservice récupéré.

Représente un modèle Machine Learning déployé en tant que point de terminaison de service web sur Azure Kubernetes Service.

Un service déployé est créé à partir d’un modèle, d’un script et de fichiers associés. Le service web résultant est un point de terminaison HTTP à charge équilibrée avec une API REST. Vous pouvez envoyer des données à cette API et recevoir la prédiction retournée par le modèle.

AksWebservice déploie un seul service sur un point de terminaison. Pour déployer plusieurs services sur un point de terminaison, utilisez la AksEndpoint classe.

Pour plus d’informations, consultez Déployer un modèle sur un cluster Azure Kubernetes Service.

Initialisez l’instance webservice.

Le constructeur Webservice récupère une représentation cloud d’un objet Webservice associé à l’espace de travail fourni. Elle retourne une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Webservice récupéré.

Représente un modèle Machine Learning déployé en tant que point de terminaison de service web local.

Le déploiement de services web localement est utile pour le débogage et les scénarios de test.

Constructeur de service web local.

Le constructeur LocalWebservice est utilisé pour récupérer une représentation locale d’un objet LocalWebservice associé à l’espace de travail fourni.

Pour une utilisation interne uniquement.

Cette classe est utilisée par la Webservice classe pour obtenir ou répertorier les sous-types de service lorsque le service web a été créé à partir d’un package qui n’a pas été importé, par exemple pour un service créé avec le <xref:azureml.accel> package.

Initialisez l’instance webservice.

Le constructeur Webservice récupère une représentation cloud d’un objet Webservice associé à l’espace de travail fourni. Elle retourne une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Webservice récupéré.

Définit la fonctionnalité de base pour le déploiement de modèles en tant que points de terminaison de service web dans Azure Machine Learning.

Le constructeur webservice est utilisé pour récupérer une représentation cloud d’un objet Webservice associé à l’espace de travail fourni. Retourne une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Webservice récupéré. La classe Webservice permet de déployer des modèles Machine Learning à partir d’un ou Model d’un Image objet.

Pour plus d’informations sur l’utilisation de Webservice, consultez Déployer des modèles avec Azure Machine Learning.

Initialisez l’instance webservice.

Le constructeur Webservice récupère une représentation cloud d’un objet Webservice associé à l’espace de travail fourni. Elle retourne une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Webservice récupéré.