ModelOps en acción: cómo llamar a modelos SAS desde Microsoft Power BI, parte 4

ModelOps en acción: cómo llamar a modelos SAS desde Microsoft Power BI, parte 4


¿Estás empezando esta serie? Asegúrese de revisar las publicaciones anteriores Parte 1, Parte 2 y Parte 3.

Hasta ahora, ha visto cómo ModelOps puede resolver sus mayores desafíos de aprendizaje automático y cómo SAS y Microsoft juntos pueden ayudarlo a implementar, gobernar y monitorear sus modelos en cualquier lugar de la nube de Microsoft. Pero, ¿cómo se ve en la práctica y qué valor agregado le aporta?

En este blog, compartimos cómo registrar SAS y modelos de código abierto de SAS Model Manager en Azure Machine Learning y luego llamar a ese modelo directamente desde Power BI.

SAS Model Manager es un repositorio centralizado en el que se pueden realizar búsquedas para todo tipo de modelos y activos analíticos. Esta solución le brinda una visión completa de sus procesos analíticos y garantiza la trazabilidad y el control. Con SAS Viya en Azure, puede mover de manera eficiente sus modelos analíticos del laboratorio de innovación a la producción. Con SAS y Microsoft, ahora puede implementar modelos fácilmente y sin problemas en Azure Machine Learning (AML).

Paso 1: SAS Model Manager gobierna, implementa y monitorea todos los tipos de SAS y modelos de código abierto (por ejemplo, Python, R). Implemente su modelo registrado de SAS Model Manager en Azure Machine Learning.

Una vez que se implementó un modelo en Azure Machine Learning, se puede consumir como cualquier otro modelo en Azure Machine Learning mientras se mantiene la gobernanza y el control que proporciona Viya.

Paso 2: Actualice Azure Machine Learning para encontrar su modelo con artefactos asociados y métricas variables que se pueden usar para publicar el modelo en un tiempo de ejecución de contenedor ejecutable que admita SAS y modelos de código abierto.

Después de publicar un modelo en un destino de publicación de Azure Machine Learning, puede implementar el modelo publicado en AKS. Esto le permite exponer el modelo publicado para que pueda evaluarlo con código personalizado o cualquier otra aplicación fuera del entorno de SAS Viya. También puede implementar el modelo publicado en un entorno de producción.

Paso 3: Vuelva a SAS Model Manager para implementar el modelo en Azure Kubernetes Services (AKS), que es el destino informático de Azure Machine Learning. Este paso garantiza que el modelo que publicó se pueda implementar.

Paso 4: Evalúe su modelo en Azure Machine Learning.

Paso 5: Puntúe su modelo desde Power BI.

Cuando se desarrolla un nuevo modelo y está listo para la producción, es fácil registrar ese modelo en Azure Machine Learning y reemplazar el modelo existente que está en producción. Esto brinda a los usuarios de inteligencia comercial un acceso rápido a los conocimientos más precisos. Al aprovechar las fortalezas del ciclo de vida de ModelOps que SAS desarrolló para el mecanismo de implementación y distribución de este modelo usando la nube de Microsoft, los modelos pueden llevarse a producción de manera automatizada y repetible. La combinación de SAS Viya y Azure Machine Learning acelera el tiempo de generación de valor para los clientes que buscan incorporar los principios de DevOps en el desarrollo y la implementación de su modelo.

Para obtener más información sobre ModelOps y nuestra asociación con Microsoft, lea nuestro documento técnico: ModelOps con SAS Viya en Azure.

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