Azure Stream Analytics – Valós idejű pontozás egyéni gépi tanulási modellekkel
Közzététel dátuma: november 11, 2019
Az Azure Stream Analytics mostantól támogatja a valós idejű, nagy teljesítményű pontozást az olyan egyéni, előre betanított gépi tanulási modellek használatával, amelyeket az Azure Machine Learning service kezel, és amelyek az Azure Kubernetes Service-ben (AKS-ben) vannak üzemeltetve az Azure Container Instancesben, és olyan munkafolyamatot használva, amelyeknél a felhasználónak nem kell saját kódot írnia. Egyéni modellek létrehozásához bármilyen népszerű kódtárat használhat, sok más mellett például a Scikit-learnt, a PyTorchot vagy a TensorFlowt, modelljeit pedig bárhol betaníthatja, többek között az Azure Databricks, az Azure Machine Learning Compute vagy a HD Insight használatával. Ha a modelleket telepítette az AKS vagy a Container Instances fürtjeiben, a Stream Analytics használatával megjelenítheti az összes végpontot a feladaton belül.
Regisztráljon a funkció privát előzetes verziójára most.