Skip to main content

 

OutSystems 10オンラインヘルプ

 

 

OutSystems

OutSystemsアプリケーションでAzure MLコネクタを使用する

Azure MLコネクタを使用してAzure機械学習スコアモデルとリアルタイムで通信し、予測結果を返します。

前提条件

Azure MLコネクタをアプリケーションで使用する前に、以下の手順を実行する必要があります。

  1. Azure ML Studioで、トレーニングと予測実験を作成します。
  2. 新規として、予測実験をデプロイします。

OutSystemsアプリケーションでコネクタを使用する

OutSystemsアプリケーションでAzure MLコネクタを使用するには、以下の手順を実行する必要があります(詳細については後述します)。

  1. 作成した予測実験のAPIキーとエンドポイントを取得する

  2. リクエストおよびレスポンスのJSON文字列を保持するデータストラクチャを作成する

  3. コネクタへの参照をアプリケーションに追加する

  4. ロジックフローでコネクタを使用します。

手順I. 作成した予測実験のAPIキーとエンドポイントを取得する

APIキーおよびエンドポイントの値は、ロジックフローにおいてコネクタのアクションの入力パラメータとなります。これらの値を取得するには、以下の手順を実行します。

  1. Webサービスのリストに移動し、必要な実験を選択します。または、Azure Machine Learning Webサービスのホームページのメニューから[Web Services]タブを選択し、必要な実験を選択します。

  2. Use Web Service]をクリックし、メニューの[Consume]タブに移動します。

  3. Primary Key]フィールドと[Request-Response]フィールドの値をコピーして、ドキュメントに保存します。

Primary Key]の値はAPIキー、[Request-Response]の値はエンドポイントです。

手順2. リクエストおよびレスポンスのJSON文字列を保持するデータストラクチャを作成する

リクエストおよびレスポンスのJSON文字列からデータストラクチャを作成するには、以下の手順を実行します。

  1. Azure ML WebサービスのWebサイトにあるWebサービス詳細ページのメニューで、[Swagger API]タブに切り替えます。

  2. Submit Request]をクリックしてセクションを展開し、Execution requestExecutionResultsのJSON文字列を表示します。

  3. Service Studioで[Data]タブに移動し、Structuresフォルダを右クリックして[Add Structure from JSON]を選択します。

  4. ストラクチャの名前を指定し、入力ボックスにExecution requestのJSON文字列を入力します。空の「Global Parameters」オブジェクトを削除し、[Add Structure]ボタンをクリックしてストラクチャを作成します。

  5. 手順2および3を繰り返して、ExecutionResults JSON文字列のストラクチャを取得します。

手順3. コネクタへの参照をアプリケーションに追加する

コネクタへの参照をアプリケーションで追加するには、以下の手順を実行する必要があります。

  1. Service Studioで、[Manage Dependencies]ツールバーボタンをクリックします。
  2. プロデューサのリストから[AzureMLConnector]を選択し、すべての要素にチェックを付けます。
  3. [OK]をクリックし、コネクタの要素への参照をアプリケーションに追加します。

手順4. ロジックフローでコネクタを使用する

ロジックフローでコネクタを使用し、以下の手順を実行します。

  1. TestValuesおよびRequest_Exampleという2つのローカル変数を作成します。TestValuesのデータ型をInput1Itemに設定し、Request_Exampleのデータ型をExecution requestストラクチャに設定します。

    • TestValuesには、設定する値が保持されます。

    • Request_Exampleは、Var1の値が追加されたExecution requestストラクチャです。これがコネクタの入力パラメータになります。

  2. TestValuesをフローにドラッグし、必要なフィールドを入力します。

  3. ListAppendアクションをフローにドラッグし、必要な入力パラメータをドロップダウンから選択します。

  4. JSON Serializeアクションをフローに追加し、Execution requestストラクチャをJSON文字列にシリアル化します。

  5. [Logic]タブで、[Server Actions]を展開して[AzureMLConnector]ドロップダウンを開きます。PredictResultsアクションを目的のフローにドラッグします。

    • PredictResultsアクションのRequestBody_JSONフィールドで、JSON Serializeの出力を選択します。

    • APIキーとエンドポイントの値を保存したドキュメントに戻ります。[EndpointURL]フィールドにエンドポイントの値を入力し、[AuthToken]フィールドにAPIキーの値を入力します。

  6. コネクタからのJSON文字列出力を逆シリアル化してExecutionResultsデータストラクチャにマッピングするため、JSON Deserializeアクションをフローにドラッグし、[JSON String]フィールドにPredictResults.ResponseBody_JSONを入力します。

  7. パブリッシュしてテストします。