【デプロイ編】ノーコードで機械学習モデルを構築できるサービスがあるらしい！初学者向けに解説②

はじめまして。株式会社キカガクの小池です。
キカガクは、「AI を含めた先端技術の研修」を行っている会社です。

**機械学習を学びたい**
**機械学習の構造を学びたい**

だけど、プログラミングをしたことがない。コードを覚えるのは大変そう。
本記事はそういった**機械学習初学者の方、機械学習を使用したビジネスサイドの方**向けの記事になっています。
今回は Azure Machiene Lerning サービスの内の１つである Microsoft の **Machiene Lerning デザイナー**を使用します。


こちらは**コードをかかずに機械学習モデルの構築、デプロイを行う**ことができる画期的なサービスです。
**今回は機械学習モデルデプロイと推論について解説します！！**

モデルの構築と検証については前回記事をご確認ください。
[【図解】ノーコードで機械学習モデルを構築できるサービスがあるらしい！初学者向けに解説①（モデルの構築まで）](https://qiita.com/Ayumu50/items/6589e1c5caae1edb7997)

![3dd6c94101ef9925c29dec8ebf9daee5.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1021129/6a450fb3-c3be-feaa-d8b5-271bfe2c0cf4.gif)



## デプロイ
それではモデルのデプロイ方法のご紹介を致します。
モデル学習が完了しましたら、画像右上の推論パイプラインの作成を押してください。
![作成_-_Microsoft_Azure_Machine_Learning.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1021129/44e2ca8d-3791-edd8-9726-920518e8e763.png)
次に**リアルタイム推論の作成を選択**してください。
ここで 2 つの選択肢があります。
**リアルタイム推論**はセンサーなどデータの取得と同時に推論を行うこと、
また**バッチ推論**はある周期などのトリガーをもとに大量のデータをまとめて推論させることを言います。
![作成_-_Microsoft_Azure_Machine_Learning.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1021129/e7e2de9c-c8b9-571d-876d-24faac950c39.png)

すると、このような推論のパイプライン（流れ）が自動生成されます。

![作成_-_Microsoft_Azure_Machine_Learning.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1021129/90d9b014-5714-d167-327c-85889ba54e8f.png)
一度こちらも送信を押してください。
実験に既存のものを選択肢事前に作成しました実験を選択してください。
![作成_-_Microsoft_Azure_Machine_Learning.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1021129/fcbb5d86-1a20-bb58-4ccc-9d241ed98c46.png)

セットアップが完了しましたら、右上のデプロイを選択してください。
![作成_-_Microsoft_Azure_Machine_Learning.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1021129/8eb84e34-3330-bee5-39e6-a21dfa1c6f3d.png)
デプロイに関する設定画面が表示されます。
画像のように設定をしてくだい。

![作成_-_Microsoft_Azure_Machine_Learning.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1021129/4cda04a5-2309-b679-92c9-07f9fd0e8925.png)
名前は任意のものを記述してください。
説明はデプロイするモデルの説明です。今回は無記入で構いません。
コンピューティングの種類は **Kubernetes Service のほうがセキュリティ、モデルの監視ができるのでよりニッチではありますがコストがかかります。**
今回は**テスト環境での使用が推奨されているコンテナインスタンスを選択**していただきデプロイを押してください。
## 推論
デプロイが完了するとホームのエンドポイントにデプロイしたモデルが表示されます。
![エンドポイント_-_Microsoft_Azure_Machine_Learning.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1021129/6ab26bef-1ecc-e538-994b-80bd05092ce2.png)
こちらの**エンドポイント**を用いてコードベースで推論を行います。

![sample_-_Microsoft_Azure_Machine_Learning.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1021129/541bb517-6540-6ad7-b960-32d18c2d0c87.png)


今回はコードの解説は行いませんが推論は Json 形式で行うことができます。
詳細はこちらの [github](https://github.com/MicrosoftLearning/DP-100JA-Designing-and-Implementing-a-Data-Science-Solution-on-Azure/blob/master/03%20-%20Get%20Designer%20Prediction.ipynb) をご確認ください。
こちらは、 **endpoint =** の後にデプロイしたモデルのエンドポイントをコピーし入力値の Data をモデルにあわせてすることで実装できます。

以上、ノーコードで機械学習モデルを構築の推論編でした。実運用を踏まえるとコードの理解が必要ですが、簡単にモデルを構築することができました。

## お知らせ
[![https___qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com_0_130181_36206be5-499a-66df-a401-a28a66f2b3d2.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/314351/ae15a062-1ce3-d038-f4e3-dda17f498b9d.jpeg)](https://www.kikagaku.ai/)
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