webservice 패키지
Azure Machine Learning에서 기계 학습 모델을 웹 서비스 엔드포인트로 배포하는 기능을 포함합니다.
Azure Machine Learning 모델을 웹 서비스로 배포하면 엔드포인트 및 REST API가 만들어집니다. 이 API에 데이터를 보내고 모델에서 반환된 예측을 받을 수 있습니다.
Azure Container Instances(모듈), Azure Kubernetes Service(Model모듈) 및 Azure Kubernetes 엔드포인트(ImageAksEndpoint) 또는 FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 배열)에 배포 aciaks 할 때 웹 서비스를 만듭니다. 모델을 사용하는 배포는 대부분의 사용 사례에 권장되지만 고급 사용 사례에는 이미지를 사용한 배포를 사용하는 것이 좋습니다. 두 배포 유형 모두 이 모듈의 클래스에서 지원됩니다.
모듈
| aci |
Azure Container Instances에서 기계 학습 모델을 웹 서비스 엔드포인트로 배포하는 기능을 포함합니다. ACI(Azure Container Instances)는 간단한 애플리케이션, 작업 자동화 및 빌드 작업을 포함하여 격리된 컨테이너에서 작동할 수 있는 시나리오에 권장됩니다. ACI를 사용하는 시기에 대한 자세한 내용은 Azure Container Instances에 모델 배포를 참조하세요. |
| aks |
Azure Kubernetes Service에서 기계 학습 모델을 웹 서비스 엔드포인트로 배포하는 기능을 포함합니다. AKS(Azure Kubernetes Service)는 여러 컨테이너에서 서비스 검색, 자동 크기 조정 및 조정된 애플리케이션 업그레이드를 포함하여 전체 컨테이너 오케스트레이션이 필요한 시나리오에 권장됩니다. |
| container_resource_requirements |
Azure Machine Learning에서 컨테이너 리소스 요구 사항을 설명하는 모듈입니다. |
| local |
기계 학습 모델을 로컬 웹 서비스 엔드포인트로 배포하는 기능을 포함합니다. 모델을 신속하게 배포하고 유효성을 검사해야 하거나 개발 중인 모델을 테스트하는 경우 시나리오에 로컬 웹 서비스에 배포하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Notebook VM에 모델 배포를 참조하세요. |
| unknown_webservice |
Azure Machine Learning에서 알 수 없는 웹 서비스를 관리하기 위한 기능이 포함되어 있습니다. |
| webservice |
Azure Machine Learning에서 웹 서비스 엔드포인트로 배포된 모델을 관리하기 위한 기능을 포함합니다. 이 모듈에는 모델 배포 방법을 정의하는 추상 부모 클래스 Webservice가 포함되어 있습니다. 일반적인 패턴은 특정 컴퓨팅 대상에 대한 구성 개체를 만든 다음 해당 구성 개체와 함께 Webservice 클래스의 메서드를 사용하는 것입니다.
예를 들어 Azure Container Instances에 배포하려면 클래스의 메서드에서 AciServiceDeploymentConfiguration 개체를 배포에 대한 개요는 Azure Machine Learning을 사용하여 모델 배포를 참조하세요. |
클래스
| AciWebservice |
Azure Container Instances에서 웹 서비스 엔드포인트로 배포된 기계 학습 모델을 나타냅니다. 배포된 서비스는 모델, 스크립트 및 연결된 파일에서 만들어집니다. 결과 웹 서비스는 REST API를 사용하는 부하 분산된 HTTP 엔드포인트입니다. 이 API에 데이터를 보내고 모델에서 반환된 예측을 받을 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Container Instances에 모델 배포를 참조하세요. Webservice 인스턴스를 초기화합니다. Webservice 생성자는 제공된 작업 영역과 연결된 Webservice 개체의 클라우드 표현을 검색합니다. 검색된 Webservice 개체의 특정 형식에 해당하는 자식 클래스의 인스턴스를 반환합니다. |
| AksEndpoint |
비고 이는 실험적 클래스이며 언제든지 변경 될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/acr/connected-registry을 참조하세요. Azure Kubernetes Service에서 실행되는 동일한 엔드포인트 뒤에 있는 웹 서비스 버전의 컬렉션을 나타냅니다. 단일 AksWebservice 점수 매기기 엔드포인트를 사용하여 단일 서비스를 배포하는 반면, AksEndpoint 클래스를 사용하면 동일한 점수 매기기 엔드포인트 뒤에 여러 웹 서비스 버전을 배포할 수 있습니다. 각 웹 서비스 버전은 트래픽의 백분율을 제공하도록 구성할 수 있으므로 A/B 테스트와 같이 제어된 방식으로 모델을 배포할 수 있습니다. AksEndpoint를 사용하면 AksWebservice와 유사한 모델 개체에서 배포할 수 있습니다. Webservice 인스턴스를 초기화합니다. Webservice 생성자는 제공된 작업 영역과 연결된 Webservice 개체의 클라우드 표현을 검색합니다. 검색된 Webservice 개체의 특정 형식에 해당하는 자식 클래스의 인스턴스를 반환합니다. |
| AksWebservice |
Azure Kubernetes Service에서 웹 서비스 엔드포인트로 배포된 기계 학습 모델을 나타냅니다. 배포된 서비스는 모델, 스크립트 및 연결된 파일에서 만들어집니다. 결과 웹 서비스는 REST API를 사용하는 부하 분산된 HTTP 엔드포인트입니다. 이 API에 데이터를 보내고 모델에서 반환된 예측을 받을 수 있습니다. AksWebservice는 단일 서비스를 하나의 엔드포인트에 배포합니다. 하나의 엔드포인트에 여러 서비스를 배포하려면 클래스를 AksEndpoint 사용합니다. 자세한 내용은 Azure Kubernetes Service 클러스터에 모델 배포를 참조하세요. Webservice 인스턴스를 초기화합니다. Webservice 생성자는 제공된 작업 영역과 연결된 Webservice 개체의 클라우드 표현을 검색합니다. 검색된 Webservice 개체의 특정 형식에 해당하는 자식 클래스의 인스턴스를 반환합니다. |
| LocalWebservice |
로컬 웹 서비스 엔드포인트로 배포된 기계 학습 모델을 나타냅니다. 웹 서비스를 로컬로 배포하는 것은 시나리오를 디버깅하고 테스트하는 데 유용합니다. 로컬 웹 서비스 생성자입니다. LocalWebservice 생성자는 제공된 작업 영역과 연결된 LocalWebservice 개체의 로컬 표현을 검색하는 데 사용됩니다. |
| UnknownWebservice |
내부 전용입니다. 이 클래스는 웹 서비스를 가져오지 않은 패키지에서 만들 때(예: 패키지로 만든 서비스에 대해) 서비스 하위 형식을 가져오거나 나열하기 위해 클래스에서 Webservice 사용됩니다<xref:azureml.accel>. Webservice 인스턴스를 초기화합니다. Webservice 생성자는 제공된 작업 영역과 연결된 Webservice 개체의 클라우드 표현을 검색합니다. 검색된 Webservice 개체의 특정 형식에 해당하는 자식 클래스의 인스턴스를 반환합니다. |
| Webservice |
Azure Machine Learning에서 모델을 웹 서비스 엔드포인트로 배포하기 위한 기본 기능을 정의합니다. 웹 서비스 생성자는 제공된 작업 영역과 연결된 Webservice 개체의 클라우드 표현을 검색하는 데 사용됩니다. 검색된 Webservice 개체의 특정 형식에 해당하는 자식 클래스의 인스턴스를 반환합니다. Webservice 클래스를 사용하면 A 또는 Model 개체에서 Image 기계 학습 모델을 배포할 수 있습니다. Webservice 작업에 대한 자세한 내용은 Azure Machine Learning을 사용하여 모델 배포를 참조하세요. Webservice 인스턴스를 초기화합니다. Webservice 생성자는 제공된 작업 영역과 연결된 Webservice 개체의 클라우드 표현을 검색합니다. 검색된 Webservice 개체의 특정 형식에 해당하는 자식 클래스의 인스턴스를 반환합니다. |