我们在 Azure ML Studio 中创建了一个实验,根据系统数据和用户数据预测一些调度活动。系统数据包括 CPU 时间、堆使用率和其他系统参数,而用户数据有用户的活动会话和一些用户特定的数据。我们的实验运行良好,返回的结果与我们预期的非常相似,但我们正在努力解决以下问题:-
1)我们的实验没有考虑更新数据来训练其模型。
2)每次我们都需要手动上传数据并重新训练模型。
我想知道是否真的可以使用一些 Web 服务或使用 Azure DB 将实时数据提供给 azure 实验。我们正在尝试更新我们在 Azure 存储中创建的 CSV 文件中的数据。这可能会解决我们的第一个查询。
现在,应该考虑这些更新的数据来定期自动训练模型。
如果有人可以帮助我们解决这个问题会很棒吗?
注意:我们使用在 Azure Studio 帮助下创建的 Web 服务来使用我们的模型。