在 Azure Machine Learning Studio 完成實驗後，可以將模型發佈成 Web Service，在 Azure 上運行，從不同的應用程式中調用

步驟 1：建立預測實驗

1. 點選 Run 執行整個實驗，確認執行成功
   

2. 點選 Set Up Web Service，再點選 Predictive Web Service，建立預測實驗
   

3. 執行過程會自動刪除實驗中不需要的項目，並且增加新的 Web service input 及 Web service output
   

步驟 2：將實驗發佈成 Web Service

4. 點選 Run 再執行一次預測實驗，執行完成後點選 Deploy Web Service，發佈成 Web Service
   

5. 如果之後想要修改模型，可以使用 Update Predictive Experiment 更新預測實驗
   

6. 發佈 Web Service 完成後，可以看到存取用的 API Key 及 Excel 檔
   

步驟 3：呼叫 Web Service

7. 點選 New Web Service Experience，可以進入 Web Service 管理頁面
   

8. 有提供範例 C#、Python、R 程式碼，可以直接使用，記得將程式碼中 apiKey = "abc123" 修改成自己的 API Key
   

9. 以 Python 程式為例，依據 Python 版本，選擇 Python 或 Python 3+ 的程式碼，複製後修改輸入參數值以及 API Key值
   

10. 存檔後執行 Python 程式，執行完可看到預測結果