Azure machine learning
Categoría: Cognitive.
Descripción: Este módulo de extensión avanzado permite el uso de Azure Machine Learning (Azure ML), un servicio basado en la nube que facilita el desarrollo, entrenamiento y implementación de modelos de aprendizaje automático.
Funcionalidad: Utilice este módulo de extensión para integrarse con el modelo de aprendizaje automático de Azure Machine Learning (Azure ML) creado y entrenado en Azure. Aproveche las capacidades de inferencia (interpretación) de ese modelo para su uso en Lynn.
Requisitos previos
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Crear modelo de aprendizaje automático en Azure Machine Learning: Para obtener más información, consulte Creating a Model
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Entrenar el modelo: Siga el tutorial de Microsoft para obtener más información sobre cómo entrenar un modelo Train a Model
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Publicar el modelo: Para obtener más información sobre cómo desplegar un modelo, consulte Deploy a model
Implementación
Expresión para evaluar: Campo de tipo string en el cual puede ingresar la entidad que almacena la información a analizar, o texto específico entre comillas simples.
REST endpoint - Información básica de consumo: El campo para especificar el endpoint de integración se encuentra en el portal Azure Machine Learning. Para ubicarlo, acceda al modelo creado y luego a su endpoint. En la pestaña Consume, encontrará la URL del endpoint para la conexión.
Authentication - Clave primaria o secundaria: El campo para especificar la clave de autenticación se encuentra en el portal Azure Machine Learning. Para ubicarlo, acceda al modelo creado y luego a su endpoint. En la pestaña Consume, encontrará dos claves disponibles; se recomienda usar preferiblemente la primera.
Entidad donde se va a depositar el resultado de la evaluación: Campo donde debe seleccionar o crear una entidad en la cual se desea depositar resultado de la API.
La intención a ejecutar en caso de error. El flujo de la acción se interrumpirá y la descripción del error se pasará a la intención seleccionada con el nombre: 'MLazureError': Lista desplegable donde debe seleccionar nombre de la intención para el manejo de errores.
Ejemplo de implementación
Campo | Valor |
---|---|
Nombre: | PruebaAzureMachineLearning |
Expresión para evaluar: | ID_CLIENTE |
REST endpoint Basic consumption info: | https://endpoint-online-WS-compras.inference.ml.azure.con/score |
Authentication Primary key or Secondary key: | fXX7X9XXXXdXXXoO |
Entidad donde se va a depositar el resultado de la evaluación: | RESULT_WS_COMPRAS |
La intención a ejecutar en caso de error. El flujo de la acción se interrumpirá y la descripción del error se pasará a la intención seleccionada con el nombre: 'MLazureError'.: | Error_Handler |
Resultado: RESULT_WS_COMPRAS <--
{
"opcion_1": Producto_A,
"opcion_2": Producto_N,
"opcion_3": Producto_M,
"opcion_4": Producto_C
}