Azure Machine Learning Studioで機械学習モデルをWebサービス化する

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渡邊 です。

今回は『 Azure Machine Learning Studio 』で構築した機械学習モデルをWebサービスとして公開する方法を紹介致します。

機械学習モデルのWebサービス公開

Azure Machine Learning Studio にログインし、Webサービスとして公開したい機械学習モデルを構築した Experiment を開きます。

実行済でない場合は、『 Run 』で実行します。

実行が完了したら、『Predictive Web Service』をクリックします。

『 Run 』で実行します。

実行が完了したら、『 DEPLOY WEB SERVICE 』をクリックします。
これで機械学習モデルがWebサービスとして公開されました。

Webサービス情報

前節で『 DEPLOY WEB SERVICE 』を選択すると、Webサービス(API)のダッシュボードが表示されます。
APIへのリクエストに必要な『 API key 』もこの画面に表示されます。
ここで『 REQUEST/RESPONSE 』をクリックします。

APIへのリクエストに必要な情報とレスポンスの仕様が表示されます。

  • HTTPメソッド
  • リクエストURI
  • HTTPバージョン

  • リクエストヘッダ
  • リクエストボディ(サンプルリクエスト)

  • レスポンスヘッダ
  • レスポンスボディ(サンプルレスポンス)

『 C# 』『 Python 』『 R 』の各プログラミング言語で、
このAPIにアクセスする際のサンプルコードも記載されています。

おわりに

以上、『 Azure Machine Learning Studio 』で構築した機械学習モデルをWebサービスとして公開する方法を紹介致しました。
非常に簡単に機械学習モデルをWebサービス化出来ることがお分かり頂けたかと思います。

最後までご覧頂きありがとうございました。

参考書籍

クラウドではじめる機械学習
http://www.ric.co.jp/book/contents/book_992.html

参考リンク

Azure Machine Learning Studio
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning-studio/

Azure Machine Learning Studio のドキュメント
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/studio/

Azure Machine Learning Studio Web サービスをデプロイする
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/studio/publish-a-machine-learning-web-service

Microsoft Azure Portal
https://azure.microsoft.com/ja-jp/features/azure-portal/

Microsoft Azure Machine Learning Studio
https://studio.azureml.net/

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