Migrace na obsluhu modelů

  • Článek

Tento článek ukazuje, jak povolit službu Model Serving ve vašem pracovním prostoru a přepnout modely na nové prostředí pro obsluhu modelů založené na bezserverových výpočetních prostředcích.

Požadavky

Významné změny

  • Ve službě Model Serving se formát požadavku na koncový bod a odpověď z koncového bodu mírně liší od služby starší verze modelu MLflow. Podrobnosti o novém formátovacím protokolu najdete v bodování koncového bodu modelu.
  • V části Obsluha modelu adresa URL koncového modelbodu obsahuje serving-endpoints místo .
  • Poskytování modelů zahrnuje plnou podporu správy prostředků pomocí pracovních postupů rozhraní API.
  • Obsluha modelů je připravená pro produkční prostředí a je zajištěná smlouvou SLA pro Azure Databricks.

Migrace starší verze modelu MLflow obsluhované modely na obsluhu modelů

Můžete vytvořit koncový bod obsluhy modelů a pružně přecházet model obsluhující pracovní postupy bez zakázání služby starších modelů MLflow.

Následující kroky ukazují, jak toho dosáhnout pomocí uživatelského rozhraní. Pro každý model, na kterém máte povolenou službu starší verze modelu MLflow:

  1. Na bočním panelu pracovního prostoru strojového učení přejděte na obsluhu koncových bodů.
  2. Postupujte podle pracovního postupu popsaného v tématu Vytvoření vlastních modelů, který obsluhuje koncové body při vytváření obslužného koncového bodu s vaším modelem.
  3. Převést aplikaci tak, aby používala novou adresu URL poskytnutou koncovým bodem obsluhy k dotazování modelu spolu s novým formátem bodování.
  4. Po přechodu modelů můžete přejít na boční panel pracovního prostoru strojového učení na bočním panelu.
  5. Vyberte model, pro který chcete zakázat poskytování starší verze modelu MLflow.
  6. Na kartě Obsluha vyberte Zastavit.
  7. Zobrazí se zpráva, která se zobrazí k potvrzení. Vyberte Zastavit obsluhu.

Migrace nasazených verzí modelu do obsluhy modelů

V předchozích verzích funkce obsluhy modelu se koncový bod obsluhy vytvořil na základě fáze registrované verze modelu: Staging nebo Production. Pokud chcete migrovat obsluhované modely z daného prostředí, můžete toto chování replikovat v novém prostředí pro obsluhu modelů.

Tato část ukazuje, jak vytvořit samostatný model obsluhující koncové body pro Staging verze modelu a Production verze modelu. Následující kroky ukazují, jak toho dosáhnout pomocí rozhraní API pro obsluhu koncových bodů pro každý z vašich obsluhovaných modelů.

V příkladu má registrovaný název modelA modelu verzi 1 ve fázi Production modelu a verzi 2 ve fázi Stagingmodelu .

  1. Vytvořte dva koncové body pro zaregistrovaný model, jeden pro verze modelu a druhý pro StagingProduction verze modelu.

    Pro Staging verze modelu:

    POST /api/2.0/serving-endpoints
  {
     "name":"modelA-Staging"
     "config":{
        "served_entities":[
           {
              "entity_name":"model-A",
              "entity_version":"2",  // Staging Model Version
              "workload_size":"Small",
              "scale_to_zero_enabled":true
           },
        ],
     },
  }

    Pro Production verze modelu:

    POST /api/2.0/serving-endpoints
  {
     "name":"modelA-Production"
     "config":{
        "served_entities":[
           {
              "entity_name":"model-A",
              "entity_version":"1",   // Production Model Version
              "workload_size":"Small",
              "scale_to_zero_enabled":true
           },
        ],
     },
  }

  2. Ověřte stav koncových bodů.

    Přípravný koncový bod: GET /api/2.0/serving-endpoints/modelA-Staging

    Pro produkční koncový bod: GET /api/2.0/serving-endpoints/modelA-Production

  3. Jakmile jsou koncové body připravené, zadejte dotaz na koncový bod pomocí:

    Přípravný koncový bod: POST /serving-endpoints/modelA-Staging/invocations

    Pro produkční koncový bod: POST /serving-endpoints/modelA-Production/invocations

  4. Aktualizujte koncový bod na základě přechodů verzí modelu.

    Ve scénáři, ve kterém je vytvořen nový model verze 3, můžete mít přechod Productionna verzi 2 modelu , zatímco model verze 3 může přejít na Staging a model verze 1 je Archived. Tyto změny se dají promítnout do samostatných modelů obsluhujících koncové body následujícím způsobem:

    V případě koncového Staging bodu aktualizujte koncový bod tak, aby používal novou verzi modelu v Stagingsouboru .

    PUT /api/2.0/serving-endpoints/modelA-Staging/config
{
   "served_entities":[
      {
         "entity_name":"model-A",
         "entity_version":"3",  // New Staging model version
         "workload_size":"Small",
         "scale_to_zero_enabled":true
      },
   ],
}

    V případě Production koncového bodu aktualizujte koncový bod tak, aby používal novou verzi modelu v Productionsouboru .

    PUT /api/2.0/serving-endpoints/modelA-Production/config
{
   "served_entities":[
      {
         "entity_name":"model-A",
         "entity_version":"2",  // New Production model version
         "workload_size":"Small",
         "scale_to_zero_enabled":true
      },
   ],
}

Migrace pracovních postupů odvozování systému MosaicML do obsluhy modelů

Tato část obsahuje pokyny, jak migrovat nasazení odvozování systému MosaicML do služby Databricks Model Serving a obsahuje příklad poznámkového bloku.

Následující tabulka shrnuje paritu mezi odvozováním systému MosaicML a modelem obsluhujícími v Azure Databricks.

Odvozovat do systému MosaicML Obsluha modelu Databricks
create_inference_deployment Vytvoření koncového bodu obsluhy modelu
update_inference_deployment Aktualizace koncového bodu obsluhy modelu
delete_inference_deployment Odstranění koncového bodu obsluhy modelu
get_inference_deployment Získání stavu koncového bodu obsluhy modelu

Následující poznámkový blok obsahuje příklad migrace llama-13b modelu z MosaicML do služby Databricks Model Serving.

Migrace z odvozování Do poznámkového bloku obsluhy modelu Databricks

Získat poznámkový blok

Další materiály