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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(詳細については後ほど説明しています)。

  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する

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。