Ana içeriğe geç Tamamlayıcı içeriğe geç

Bir Azure ML bağlantısı oluşturma

Azure ML bağlantıları veri yükleme düzenleyicisinde oluşturulur.

Bir bağlantı oluşturduktan sonra, hesaplamalar için Azure ML öğesine göndermek üzere mevcut tablolardan veri seçebilir ve ardından bu verileri uygulamanıza yükleyebilirsiniz. Bu bağlantı yalnızca veri komut dosyanızda değil, aynı zamanda model uç noktalarını çağırmak ve gerçek zamanlı grafik ifadesi hesaplamaları gerçekleştirmek için grafik ifadelerinde de kullanılabilir.

Bağlanmak istediğiniz Azure ML hizmetinin ayarlarını ve erişim kimlik bilgilerini bilmelisiniz.

Yapılandırılabilir ayarlar

Bağlantı diyaloğunda aşağıdaki ayarlar yapılandırılabilir:

Bağlantı diyaloğundaki yapılandırılabilir ayarlar
Alan Açıklama
Yapılandırma seç

Makine öğrenmesi modeli tahminleri için kullanılacak Azure ML modellerini belirleyen yapılandırmayı seçmek için açılan menü öğesi.

Önerilen yapılandırmalar:

  • Azure ML - Eski Format: Bu yapılandırma, Ocak 2022 ortasından önce dağıtılmış olan, Automated ML ile oluşturulmuş ve JSON'ın aşağıdaki formatta olmasını bekleyen modellerde kullanılmalıdır:

    {    "data": [      {        <field_list>      }    ] }
  • Azure ML: Bu yapılandırma, Automated ML veya Designer ile oluşturulmuş ve JSON'ın aşağıdaki formatta olmasını bekleyen modellerde kullanılmalıdır:

    {    "Inputs": {      "<JSON_object_name>(default is ‘data’)": [        {          < field_list >        }      ]    } }
Bilgi notuKullanılacak yapılandırmadan emin değilseniz modelinizi yeniden dağıtırsanız yeni format kullanılacaktır.
Uç Nokta Adı

Uç noktanın adı.

Uç nokta adı, Azure üzerinde uç noktaya verilen tanımlayıcıdır. Tipik olarak uç noktayı kuran veya modeli dağıtan kullanıcı tarafından oluşturulur.

Kimlik doğrulaması

Azure ML Uç Nokta Anahtarı'nı sağlar.

Azure üzerindeki tüm modellerin kimlikleri Azure anahtar tabanlı kimlik doğrulaması etkinleştirilmiş olarak doğrulanır. Bu, model kaynağına erişimi olan (birincil veya ikincil) bir erişim anahtarının oluşturulmasını gerektirir.

İstek

Web Hizmeti Girdi Adı: Dağıtılan makine öğrenmesi modeli tarafından beklenen JSON nesnesinin adı. Varsayılan ad model tarafından kullanılan ada uymuyorsa değiştirilmelidir.

Yanıt Tablosu
  • Döndürülen Tablonun Adı: Dağıtılan makine öğrenmesi modelinden döndürülen tablonun adı.

  • Tablo Yolu (JMESPath): Tablo, JMES tablosunun yolu JSON yanıt dizisindeki tahminler satırına eklenerek belirtilebilir.

Yanıt Alanları
  • Mevcut tüm alanları yükle: Makine öğrenmesi uç noktası tarafından döndürülen mevcut tüm alanların yüklenmesini etkinleştir. Bunu devre dışı bırakmak, uygulamaya yüklenecek tablo alanlarını ve değerlerini belirtmenize izin verir.

    Uygulama geliştirirken önce model uç noktasından döndürülen tüm alanları yüklemeniz, ardından uygulamadaki analiz için gerekli olmayabilecek alanları kaldırmanız önerilir.

  • Tablo Alanları (JMESPath): Tablo alanları şunlar eklenerek belirtilebilir:

    • Ad: uygulamaya yüklenecek tablonun adı.

    • Değer: JSON yanıt dizisindeki yanıt satırının adı.

    JMESPath sorgu dili JSON yanıt dizisini ayrıştırmak için kullanılabilir.

İlişkilendirme
  • İlişkilendirme Alanı: Benzersiz bir tanımlayıcı içeren giriş veri tablosundan bir alan.

    Döndürülen sonuçlar tablosunun kaynak alanı tablosu ile bir anahtar kullanılarak ilişkilendirilmesi için bir uç nokta isteğinde bulunurken bu alanın kaynak verilerine dahil edilmesi gerekir. Belirtilen alan yanıtta bir alan olarak döndürülür ve tahminlerin veri modelindeki kaynak verileri ile ilişkilendirilmesini olanaklı kılar. Bu, kaynak verilerden veya tablo yükleme işleminin bir parçası olarak benzersiz bir kimliği olan herhangi bir alan olabilir.

  • İlişkilendirme Alanını Gönder: İşaretlendiğinde, ilişkilendirme alanı olarak belirtilen alan hem Qlik Sense içine döndürülür hem de uç noktaya gönderilen alanlara dahil edilir.

    Alan kaynak verilerine aitse ve model tarafından bekleniyorsa İlişkilendirme Alanını Gönder etkinleştirilerek modele gönderilmesi gerekir.

Ad Bağlantının adı. Bir ad girmezseniz varsayılan ad kullanılır.

Yeni bir bağlantı oluşturma

  1. Veri yükleme düzenleyicisi veya Kod düzenleyici aracılığıyla bağlayıcıya erişin.

    Yeni bağlantı oluştur'a tıklayın ve listeden Azure ML bağlayıcısını işaretleyin.

  2. Bağlantı diyaloğu alanlarını doldurun.

  3. Oluştur'a tıklayın.

Bağlantınız artık Veri yükleme düzenleyicisi veya Kod düzenleyici içindeki Veri bağlantıları altında listelenir.

Bu sayfa size yardımcı oldu mu?

Bu sayfa veya içeriği ile ilgili bir sorun; bir yazım hatası, eksik bir adım veya teknik bir hata bulursanız, bize bildirin, düzeltelim!