Azure ML:-如何在每次调用Azure ML Web服务时使用来自第三方系统的数据重新训练Azure ML模型

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我有一个要求,我需要从作为Web服务公开的第三方系统中获取历史数据,并根据该数据训练模型。我可以通过使用“执行Python脚本”节点并使用python调用Web服务来达到上述要求。

主要问题出现在每次每次调用Azure ML Web服务时都需要从第三方系统获取数据时,因为第三方系统中的数据一直在变化,因此我的Azure ML模型应始终针对新数据进行训练。

我已经通过链接(https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-retrain-a-classic-web-service),但是我不确定我们如何才能满足我的要求,因为对于我来说,每次调用Azure ML Web服务都应获取新的历史数据集。

请提出建议。

谢谢。

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  • 查看新的Azure机器学习服务。 Azure ML Studio(经典)的功能非常有限,并且
  • 考虑为培训目的,创建存储在Azure blob存储中的历史培训集,这样,只有在拥有受过培训的模型并希望对新记录进行评分时,才需要从第三方系统中获取。
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