Azure机器学习入门（四）模型发布为Web服务

nawawa001

　　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。

　　图 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。

　　图 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

　　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。

　　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。
  

　　图 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。
  

　　图 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。
  

　　图 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