Azure机器学习入门(四)模型发布为Web服务

 

接Azure机器学习(三)创建Azure机器学习实验,下一步便是真正地将Azure机器学习的预测模型发布为Web服务。要启用Web服务发布任务,首先点击底端导航栏的运行即"Run"按钮运行新的收入预测实验。实验开始运行之后,底端导航栏的发布Web服务即"Publish Web Service"按钮就变为有效,如下图所示。

即将发布Web服务地Azure 机器学习实验

此时,点击设计模式下底端导航栏的发布Web服务即"Publish Web Service"按钮就会出现如下图所示的确认信息。

发布Web 服务

几秒钟之后,仪表板将显示您的预测模型Web服务所提供的API密钥和API的帮助链接,如所示的Web服务。下图

Azure机器学习Web服务仪表板

Azure机器学习仪表板提供了Web调用新的预测模型所需的所有信息。在仪表板的网页中列出了帮助您入门的以下内容:

  • API密钥是每个Web服务请求进行身份验证所传递的唯一安全标识。
  • 请求/响应的API帮助页链接提供了如何调用Azure机器学习web服务针对输入地单个输入记录做出预测的相关信息。
  • 执行批处理的API帮助页链接即提供了调用Azure机器学习web服务实现一个或者多个输入记录的预测用法信息。
  • 可下载的Excel工作簿(Download Excel Workbook)选项允许您下载包含以下有关新的Azure机器学习web服务信息的Excel工作簿:
    • WEB SERVICE URL是调用web服务的HTTP地址。
    • ACCESS KEY是前面提到的API密钥。
    • SCHEMA 它是一个HTTP URL,提供有关Azure机器学习web服务的所有输入和输出的参数信息,包括所有的参数名称和对应的数据类型。

Excel工作簿也包含直接从Excel调用您的Azure机器学习web服务的宏,只需在电子表格中的参数部分输入相应的值,宏就可触发调用Azure机器学习web服务并获取预测结果。您还可轻松在电子表格中添加行和改变输入参数,然后查看预测结果的变化。

  • Azure管理门户(Azure Management Portal)的管理终端(Manage Endpoints )链接可将您带到另一个可管理web服务的web终端。

那么我们从请求/响应的web服务调用的API帮助链接开始。下图所示的是API使用的屏幕截图。

请求/响应web服务API调用的帮助页

下面我们深入介绍关于API 的使用方法:

  • OData 端地址 - OData是基于Web协议的查询、更新和暴露数据的标准化语法(如图 3-42),OData提供通过网络针对数据的 HTTP 、XML、JSON(JavaScript Object Notation)和 Atom 协议的访问能力。

3-42 Azure机器学习实验的 OData Web 服务地址

  • 请求头 – 下图显示了有关 Web HTTP POST 请求的地址和需要填充的请求头部信息。请求头包含请求的内容信息和接受的数据类型,依据此信息服务器可返回相应的数据。请注意 AuthorizationBearer 字段是必填项,此项是从 web 服务获取的 API 密钥,通过服务的验证此项方可获得授权。

Azure机器学习web服务示例-发送POST请求的请求头

  • 请求正文 - 在下面的 API 请求页中显示的是一个示例的HTTP请求正文。图 3-44 显示请求正文的详细信息。

HTTP请求正文数据结构的示例

 

我们看到请求正文示例的数据结构中包含 Adult.data.csv 文件除了收入的数据外的全部数据集,。排除收入数据是因为我们将通过 web 服务调用的方式获取我们预测的收入数据。

在请求正文示例中展示了获取Azure 机器学习 web 服务有效响应所需的输入格式、数据列和值。请求正文采用JSON格式,JSON格式是当今普遍受欢迎的 web 数据交换格式,它既易于人工阅读和编写,又利于机器解析和生成。此请求正文的示例可以为构建客户端应用程序获取 web 服务提供有效指引。

  • 响应-下一个节介绍的内容是响应,包括由Azure 机器学习web服务返回的HTTP 响应代码的有关信息。如果web服务成功返回信息则在代码中应包含HTTP的状态代码200-OK;如果web服务的调用不成功,则应返回包含REST API错误代码的网页,帮助分析错误类型和导致错误的原因。图3-45所示就是响应状态代码的信息。

图3-45 Azure机器学习web服务的HTTP返回状态码示例

  • 响应头-本节为Azure机器学习web服务发送给客户端的信息。在此,服务器发送响应报文,即JSON格式的内容信息,如下图所示。

    

图Azure机器学习web服务返回的HTTP响应头信息

  • 响应正文-本节包含Azure机器学习web服务返回的响应报文的信息。请注意,Azure机器学习服务将返回 Adult.data.csv 中的每列数据(收入数据除外)及相关联的数据类型(数值或者字符串)。

    有一点要注意,Azure机器学习web服务返回的数据中包含两个增加的字段:评分标签和评分概率。

    • 评分标签:该字段表示Azure机器学习模型针这一行数据集的预测结果,表达的是预测收入水平是大于50K还是小于等于50K。
    • 评分概率:该字段表示收入评分可能性的数值概率。

下图表示响应正文的示例。

图 响应报文的示例:在原始数据集中增加两个预测结果的字段作为返回数据

  • 响应报文示例:本节展示web服务的响应报文的JSON数据格式,它包括完整的JSON记录(大括号表示),数据表定义(DataTabble),数据表中的一系列列明(ColumnNames),每一列的数据类型(ColumnTypes)和返回的数据值(Values)组成,其中数据值列表中的字段以逗号分隔。下图为一个从API网页返回的响应信息的示例。

 

图 响应报文格式的示例

  • 代码示例:这是最有意思的部分:Azure机器学习API的网页提供了C#、Python以及R语言编码的示例,为快速创建客户端应用程序提供了便利。我们只需在示例代码中填充API密钥值和有效的输入数据集,就可完成调用Azure机器学习预测分析web服务的客户端应用程序,如图所示。

图 调用Azure机器学习示例web服务的代码段

posted @ 2017-02-17 14:10  Xuesong  阅读(2084)  评论(1编辑  收藏  举报