Как вы начинаете эксперимент Azure ML на основе планировщика?

Question

Я создал эксперимент в Azure ML Studio и опубликован как веб-сервис. Мне нужно, чтобы эксперимент выполнялся каждый день или несколько раз в день. В настоящее время у меня есть лазурные мобильные службы и лазурные веб-задания как часть приложения, и вам нужно создать конечную точку для извлечения данных из опубликованной веб-службы. Очевидно, что все дело в том, чтобы убедиться, что у меня есть обновленные данные.

Я вижу ответы, как использовать фабрику данных azure, но мне нужна специфика, как в том, как фактически настроить планировщик.

Я объясняю мою дилемму дальше @https://social.msdn.microsoft.com/Forums/en-US/e7126c6e-b43e-474a-b461-191f0e27eb74/scheduling-a-machine-learning-experiment-and-publishing-nightly?forum=AzureDataFactory

Спасибо.

Answer 1

Можете ли вы пояснить, что вы подразумеваете под «экспериментом, чтобы бежать ночами»?

Когда вы публикуете эксперимент в качестве веб-службы, он должен предоставить вам и ключ api и конечную точку для использования службы. С этого момента вы должны будете называть это api ключом, и он вернет результат, обрабатывающий его по модели, которую вы первоначально обучили. Таким образом, все, что вам нужно сделать, - это сделать звонок с вашего веб-приложения/мобильного/настольного и т. Д. Приложения в требуемое время.

Если проблема заключается в переподготовке модели данных в ночное время, чтобы улучшить прогнозирование, тогда это другой процесс. Это было доступно только для пользовательского интерфейса, теперь вы можете достичь этого программно, используя переадресацию api.

Просьба найти информацию об этом here.

Надеюсь, это поможет! Mert