Azure AutoMLで作ったモデルをPythonから推論してみた

はじめに

前回KaggleのTPSコンペのデータを用いてAzure Auto MLからモデルを作成しましたが、(前回の記事はこちら)これを今度はPythonから推論してみようと思います。

開発環境

  • OS Windows 10(NVIDIA GTX 1650Ti,16GB RAM, i5-10300H CPU)
  • Visual Studio Code 1.73.1
  • Python 3.9

実行してみます!

モデルを作成するところで終わっていたので、まずはデプロイするところからやってみます。

デプロイ

「モデル」タグから一番精度の良いものを選択し、
automl2.png

「デプロイ」をクリックします。

image.png

  • リアルタイムエンドポイント
  • Webサービスへの配置
    の2つを選べますが、今回はWebサービスの方でデプロイを行います。

image.png

「名前」と「コンピューティングの種類」を入力したらデプロイできます。

デプロイ完了後、推論を行ってみます。
「テスト」タブに移って実行すると…
image.png
結果がJSON形式で返ってきました。

次に「使用」タブのところでPythonコードが載っているのでこれを回してみます。

image.png
このように先ほどと同じ結果が返ってきました!

 

この記事を書いた人

azure-recipe-user