Je suppose que vous avez créé le service Web à partir de l'expérience et posé des questions sur la consommation du service Web. Vous pouvez utiliser le service Web à partir de tout ce qui peut effectuer un appel d'API sur le noeud final. Je ne connais pas l'architecture exacte de votre solution, mais jetez un oeil à cela car cela pourrait convenir à votre scénario.
L'analyse de flux sur Azure est dotée d'une nouvelle fonction appelée Fonctions (un simple avertissement, toujours en cours de prévisualisation) qui peut automatiser l'utilisation des services ML déployés à partir de votre compte.Puisque vous essayez de collecter des informations à partir de périphériques IoT, Vous pouvez utiliser Event Hubs ou IoT Hubs pour obtenir les données et les traiter à l'aide de Stream Analytics. Au cours du processus, vous pouvez utiliser le service Web en tant que fonction dans SA pour obtenir des résultats ML instantanés.
L'utilisation est relativement simple si vous êtes familier avec les requêtes SQL ou Stream Analytics en général.Ce link montre l'implémentation étape par étape et l'utilisation est ci-dessous;
WITH subquery AS (
SELECT text, "webservicealias"(text) as result from input
)
Select text, result.[Score]
Into output
From subquery
Espérons que cela aide!
Mert
Dans Azure Machine Learning, avez-vous appuyé sur le bouton "Create Web API"? Si oui, vous avez maintenant un appel REST que vous pouvez faire à partir de votre RPI, je ne suis pas tout à fait sûr si c'est la question si? –