Azure ML 接続の作成
Azure ML 接続は、 データ ロード エディタで作成されます。
接続を作成したら、利用可能なテーブルからデータを選択して Azure ML に送信して計算し、そのデータをアプリにロードできます。この接続は、データ ロード スクリプトだけでなく、モデル エンドポイントを呼び出してリアルタイムでチャート式の計算を実行するチャート式でも使用できます。
利用者は、接続したい Azure ML サービスの設定やアクセス認証情報を知っておく必要があります。
構成可能な設定
接続ダイアログでは、次の設定を構成できます:
項目 | 説明 |
---|---|
構成の選択 |
機械学習モデルの予測に使用する Azure ML モデルを決定する設定を選択するためのドロップダウンメニュー項目 対応している構成:
情報メモ使用する構成がわからない場合は、モデルを再展開すると、新しい形式が使用されます。
|
エンドポイント名 |
エンドポイントの名前。 エンドポイント名は、Azure 上のエンドポイントに指定された識別子です。これは通常、エンドポイントの設定やモデルのデプロイを行うユーザーが作成します。 |
認証 |
Azure ML Endpoint Key を指定します。 Azure 上のすべてのモデルは、Azure キーベースの認証を有効にして認証されます。これには、モデルのリソースにアクセスできるアクセスキー (プライマリ キーまたはセカンダリ キー) を生成する必要があります。 |
リクエスト |
Web サービス入力名: 展開された機械学習モデルで期待される JSON オブジェクトの名前。既定名がモデルで使用されている形式に適合しない場合は、変更する必要があります。 |
レスポンス テーブル |
|
レスポンス 項目 |
|
関連付け |
|
名前 | 接続の名前。名前を入力しない場合は、既定の名前が使用されます。 |
新しい接続の作成
次の手順を実行します。
-
データ ロード エディターまたは スクリプト を使用してコネクタにアクセスします。
-
[接続の新規作成] をクリックします。
-
[スペース] で、接続が配置されるスペースを選択します。
-
データ コネクタのリストから Azure ML を選択します。
-
接続ダイアログの項目に入力します。
-
[作成] をクリックします。
データ ロード エディター または スクリプト の [データ接続] の下に接続が表示されるようになりました。