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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

  1. Crear modelo de aprendizaje automático en Azure Machine Learning: Para obtener más información, consulte Creating a Model

  2. Entrenar el modelo: Siga el tutorial de Microsoft para obtener más información sobre cómo entrenar un modelo Train a Model

  3. 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
    }