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aks Module

Contient des fonctionnalités permettant de déployer des modèles Machine Learning en tant que points de terminaison de service web sur Azure Kubernetes Service.

Azure Kubernetes Service (AKS) est recommandé pour les scénarios où vous avez besoin d’une orchestration complète des conteneurs, notamment la découverte de services sur plusieurs conteneurs, la mise à l’échelle automatique et les mises à niveau d’applications coordonnées.

Pour plus d’informations, consultez Déployer un modèle sur Azure Kubernetes Service.

Classes

AksEndpoint

Remarque

Il s’agit d’une classe expérimentale et peut changer à tout moment. Pour plus d’informations, consultez https://aka.ms/azuremlexperimental.

Représente une collection de versions de service web derrière le même point de terminaison exécuté sur Azure Kubernetes Service.

Alors qu’un AksWebservice service unique est déployé avec un point de terminaison de scoring unique, la classe AksEndpoint vous permet de déployer plusieurs versions de service web derrière le même point de terminaison de scoring. Chaque version de service web peut être configurée pour servir un pourcentage du trafic afin de pouvoir déployer des modèles de manière contrôlée, par exemple pour les tests A/B. AksEndpoint autorise le déploiement à partir d’un objet modèle similaire à AksWebservice.

Initialisez l’instance webservice.

Le constructeur Webservice récupère une représentation cloud d’un objet Webservice associé à l’espace de travail fourni. Elle retourne une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Webservice récupéré.

AksEndpointDeploymentConfiguration

Remarque

Il s’agit d’une classe expérimentale et peut changer à tout moment. Pour plus d’informations, consultez https://aka.ms/azuremlexperimental.

Représente les informations de configuration de déploiement d’un service déployé sur Azure Kubernetes Service.

Créez un objet AksEndpointDeploymentConfiguration à l’aide de la deploy_configuration méthode de la AksEndpoint classe.

Initialisez un objet de configuration pour le déploiement d’un point de terminaison sur une cible de calcul AKS.

AksServiceAccessToken

Décrit le jeton d’accès qui peut être spécifié dans l’en-tête d’autorisation des demandes de scoring sur webservice.

Créez une instance de WebServiceAccessToken.

AksServiceDeploymentConfiguration

Représente des informations de configuration de déploiement pour un service déployé sur Azure Kubernetes Service.

Créez un objet AksServiceDeploymentConfiguration à l’aide de la deploy_configuration méthode de la AksWebservice classe.

Initialisez un objet de configuration pour le déploiement sur une cible de calcul AKS.

AksWebservice

Représente un modèle Machine Learning déployé en tant que point de terminaison de service web sur Azure Kubernetes Service.

Un service déployé est créé à partir d’un modèle, d’un script et de fichiers associés. Le service web résultant est un point de terminaison HTTP à charge équilibrée avec une API REST. Vous pouvez envoyer des données à cette API et recevoir la prédiction retournée par le modèle.

AksWebservice déploie un seul service sur un point de terminaison. Pour déployer plusieurs services sur un point de terminaison, utilisez la AksEndpoint classe.

Pour plus d’informations, consultez Déployer un modèle sur un cluster Azure Kubernetes Service.

Initialisez l’instance webservice.

Le constructeur Webservice récupère une représentation cloud d’un objet Webservice associé à l’espace de travail fourni. Elle retourne une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Webservice récupéré.

AutoScaler

Définit les détails de la configuration de la mise à l’échelle automatique d’un service AksWebservice.

Les valeurs de configuration de l’autoscaler sont spécifiées à l’aide des deploy_configuration méthodes ou update des méthodes de la AksWebservice classe.

Initialisez la mise à l’échelle automatique AKS.

ContainerResourceRequirements

Définit les besoins en ressources d’un conteneur utilisé par le service Web.

Les valeurs ContainerResourceRequirement sont spécifiées lors du déploiement ou de la mise à jour d’un Webervice. Par exemple, utilisez le ou deploy_configuration les update méthodes de la AksWebservice classe, ou les create_version, deploy_configurationou update_version les méthodes de AksEndpoint classe.

Initialisez les besoins en ressources de conteneur.

DataCollection

Définit la configuration de la collecte de données pour un AksWebservice.

Intialisez l’objet DataCollection.

LivenessProbeRequirements

Définit les exigences de temps de la sonde liveness pour les déploiements du service Web.

Les valeurs de configuration LivenessProbeRequirements sont spécifiées lors du déploiement ou de la mise à jour d’un Webervice. Par exemple, utilisez les méthodes ou deploy_configuration les update méthodes de la AksWebservice classe, ou les create_versionméthodes deploy_configurationupdate_versionde la AksEndpoint classe.

Initialisez les besoins en ressources de conteneur.