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如何在Azure机器学习工作室中部署AI模型端点
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
Azure机器学习工作室是一个用于构建、训练和部署机器学习模型的平台。本文介绍了创建工作区、注册模型、设置自定义环境和部署模型的步骤。工作区用于管理实验和资源，模型注册确保版本控制，自定义环境封装依赖，端点将模型作为网络服务提供。通过这些步骤，可以高效管理资源并简化模型部署。
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关键要点
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Azure机器学习工作室是构建、训练和部署机器学习模型的平台。
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创建工作区是管理实验和资源的基础步骤。
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注册模型确保版本控制，便于团队协作和部署。
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自定义环境封装模型训练或推理所需的依赖。
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端点将模型作为网络服务提供，支持应用程序通过REST API交互。
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通过这些步骤可以高效管理资源并简化模型部署。
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延伸问答
如何在Azure机器学习工作室中创建工作区？
登录Azure门户，点击+创建，填写所需信息，包括订阅、资源组、工作区名称和区域，然后点击审核+创建，最后点击创建。
为什么需要注册模型？
注册模型确保版本控制，便于团队协作和后续的模型部署。
自定义环境在Azure机器学习中有什么作用？
自定义环境封装了模型训练或推理所需的依赖，包括Python包、系统库和环境变量。
如何将模型部署到端点？
确保模型和环境已注册，前往端点，创建新的实时端点，填写名称、计算类型和部署配置，然后点击部署并监控状态。
Azure机器学习工作室支持哪些模型文件格式？
支持的模型文件格式包括.pkl、.onnx和.mlmodel。
如何测试已部署的模型端点？
使用端点URL和API密钥，通过Postman或Python的requests库发送测试请求。
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