Azure ML：-每次调用Azure ML Web服务时如何使用来自第三方系统的数据重新训练Azure ML模型

Question

我有一个要求，我需要从作为Web服务公开的第三方系统中获取历史数据，并根据该数据训练模型。 我可以通过使用“执行Python脚本”节点并使用python调用网络服务来达到上述要求。

每次我调用Azure ML Web服务时都需要从第三方系统获取数据时，会出现主要问题，因为第三方系统中的数据一直在变化，因此我的Azure ML模型应该接受新数据的训练总是。

我已经通过链接（https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-retrain-a-classic-web-service）了，但是我不确定我们如何才能满足我的要求，因为对于我来说，每次调用Azure ML Web服务都应获取新的历史数据集。

请提出建议。

谢谢。

Answer 1

我建议您：

• 查看新的Azure机器学习服务。 Azure ML Studio（经典）在您可以做的事情上非常有限，并且
• 出于培训的目的，请考虑创建存储在Azure blob存储中的历史培训集，以便只有在拥有受过培训的模型并希望对新记录进行评分时，才需要从第三方系统获取。为此，请查看this high-level guidance on how to use Azure Data Factory to create datasets for Azure Machine Learning