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DAY 11
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AI & Data

一起學習 Azure Machine Learning 系列 第 11

[DAY11] 部署 Automated ML

DAY11 部署 Automated ML

昨天體驗到 Automated ML 的威力了,它可以自動地幫我們跑一大堆模型,找出最好的解法,省下一大堆時間,真的是資料科學家的神器。

今天我們就來把昨天找到的最佳解,給部署起來吧!

不過大家要注意一點是,AutoML找出來的最佳解,不一定是可以直接 production 的,建議還是要再測試過。

先來回到 Automated ML 的頁面。

  1. 回到我們昨天 Automated ML,這個 experiment,點擊下面的 Run 1 進去。
    Deploy AutoML in Azure machine learning

  2. 進到 Run 裡面後,我們點選上面的 Models,點擊你想要部署的那個 Model 進去。
    Deploy AutoML in Azure machine learning

  3. 進去 Model 裡面後,如下圖所示會看到上方有個 Deploy 的按鈕,我們點下去。
    Deploy AutoML in Azure machine learning

開始部署模型。

  1. 接著會跳出一個視窗,我們依序填入名稱、描述、選擇 AKS 和之前我們開好的那個 Inference Compute。
    在 Authentication 這裡,我們給它啟用,然後看你要用什麼方式來做 authenticate,這裡我們選 key-based。
    Deploy AutoML in Azure machine learning

  2. 等待一段時間就會部署完成了。這時候我們點左邊選單的 Endpoints,進到我們剛剛部署上去的 endpoint 裡面。在 Details 的頁簽裡,我們可以看到這個 endpoint 的一些基本資訊,包含了 REST API 的網址。
    Deploy AutoML in Azure machine learning

  3. 再來我們點到 Test 那個分頁,有圖形化介面可以來測試這個 API。
    Deploy AutoML in Azure machine learning

  4. 接著我們進到 Consume 這個頁面,一如以往地,連怎麼使用這個 API 的程式碼都幫你生產好啦!!剛剛我們做的 key-based authentication 的 Key,在放在這裡哦!

Deploy AutoML in Azure machine learning

到這裡為止我們就完成了 Automated ML 的部署,真的是非常地容易呢!有沒有愈來愈喜歡 Azure Machine Learning 呢?


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