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2018 iT 邦幫忙鐵人賽
DAY 25
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前言

我們在第一篇大概介紹資料探勘與推薦系統,讓讀者簡單對於這些領域有很簡單認識;在前一篇我們簡單介紹了 Recommendations Solution 架構與演算法;而在這一篇,我們將一步一步的佈署 Recommendations Solution到 Azure 環境。


建置與佈署

Step 1. 首先我們前往 Azure AL Gallery - Recommendation Solution ,點選右邊 Deploy,系統會要求您先進行登入。
https://d2mxuefqeaa7sj.cloudfront.net/s_B69DAE75956FC1130A6157007B7D5EC015AB746EE4CAA63AB6665DCAA43D6743_1514479220053_001.png

Step 2. 輸入 Deployment Name 與訂閱帳戶...等等 Azure 相關資訊
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Step 3. 準備開始佈署,這裡說明會佈署三種服務:App service、App Storage 與 Application insights。我們點選 Next
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Step 4. 設定 Azure App Service → 點選 Next
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Step 5. 設定 Azure Storage → 點選 Next
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Step 6. 設定 Azure Application Insights → 點選下一步
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Step 7. 發布服務中....
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Step 8. 佈署完成後,很貼心的提供服務相關資訊,像是 endpoint、key …等等
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Step 9. 其中也有提供 swagger 連結,可以提供開發者了解與測試 Recommendations API
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Step 10. 回到提供服務網頁,先記下 admin key,然後我們點選 recommendation UI 網址,進入圖形化操作介面

Step 11.進入 UI 介面,可以看見 Models、Documentation、Sample、API Reference,我們點選下方Train New Model。

Step 12. 看起來可以設定Model 資訊,太棒了,似乎可以少寫很多程式。

Step 13. 登入到 Azure Portal,檢視我們建立的服務。

完成了設定,也確定服務沒有問題,在下一篇,我們將開始實際測試推薦服務。


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24. Recommendations Solution (1) - 架構與說明
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26. Recommendations Solution (3) - 訓練與結果
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