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Configurer l’authentification pour des modèles déployés en tant que services web

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S’APPLIQUE À :SDK Python azureml v1

Azure Machine Learning vous permet de déployer vos modèles Machine Learning formés en tant que services web. Dans cet article, découvrez comment configurer l’authentification pour ces déploiements.

Les déploiements de modèle créés par Azure Machine Learning peuvent être configurés pour utiliser l’une des deux méthodes d’authentification suivantes :

  • Basée sur une clé : une clé statique est utilisée pour l’authentification auprès du service web.

  • Basé sur un jeton : un jeton temporaire doit être obtenu auprès de l’espace de travail Azure Machine Learning (à l’aide de Microsoft Entra ID) et utilisé pour l’authentification auprès du service web. Ce jeton expire au bout d’un certain temps et doit être actualisé pour continuer à fonctionner avec le service web.

    Notes

    L’authentification basée sur un jeton est disponible uniquement lors du déploiement sur Azure Kubernetes Service.

Authentification basée sur une clé

L’authentification basée sur une clé est activée par défaut pour les services web déployés sur Azure Kubernetes Service (AKS).

Elle est désactivée par défaut pour les services déployés sur Azure Container Instances (ACI). Vous pouvez toutefois l’activer en définissant auth_enabled=True au moment où vous créez votre service web ACI. Voici un exemple de code montrant comment créer une configuration de déploiement sur ACI lorsque l’authentification basée sur une clé est activée.

from azureml.core.webservice import AciWebservice

aci_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores = 1,
                                                memory_gb = 1,
                                                auth_enabled=True)

Vous pouvez ensuite utiliser la configuration ACI personnalisée dans le déploiement avec la classe Model.

from azureml.core.model import Model, InferenceConfig


inference_config = InferenceConfig(entry_script="score.py",
                                   environment=myenv)
aci_service = Model.deploy(workspace=ws,
                       name="aci_service_sample",
                       models=[model],
                       inference_config=inference_config,
                       deployment_config=aci_config)
aci_service.wait_for_deployment(True)

Pour récupérer les clés d’authentification, utilisez aci_service.get_keys(). Pour regénérer une clé, utilisez la fonction regen_key() et passez la valeur Primary ou Secondary.

aci_service.regen_key("Primary")
# or
aci_service.regen_key("Secondary")

Authentification basée sur un jeton

Quand vous activez l’authentification par jeton pour un service web, les utilisateurs doivent présenter un jeton JSON Web Token Azure Machine Learning au service web pour y accéder. Le jeton expire après un laps de temps spécifié, après quoi il doit être actualisé pour continuer à effectuer des appels.

  • L’authentification par jeton est désactivée par défaut lors d’un déploiement sur Azure Kubernetes Service.
  • L’authentification par jeton n’est pas prise en charge pour les déploiements sur Azure Container Instances.
  • L’authentification par jeton ne peut pas être utilisée en même temps que l’authentification basée sur une clé.

Pour contrôler l’authentification par jeton, utilisez le paramètre token_auth_enabled quand vous créez ou mettez à jour un déploiement :

from azureml.core.webservice import AksWebservice
from azureml.core.model import Model, InferenceConfig

# Create the config
aks_config = AksWebservice.deploy_configuration()

#  Enable token auth and disable (key) auth on the webservice
aks_config = AksWebservice.deploy_configuration(token_auth_enabled=True, auth_enabled=False)

aks_service_name ='aks-service-1'

# deploy the model
aks_service = Model.deploy(workspace=ws,
                           name=aks_service_name,
                           models=[model],
                           inference_config=inference_config,
                           deployment_config=aks_config,
                           deployment_target=aks_target)

aks_service.wait_for_deployment(show_output = True)

Si l’authentification par jeton est activée, vous pouvez utiliser la méthode get_token pour récupérer un jeton JWT (JSON Web Token) et son délai d’expiration :

Conseil

Si vous utilisez un principal de service pour obtenir le jeton et souhaitez qu’il dispose de l’accès minimal requis pour récupérer un jeton, attribuez-le au rôle lecteur de l’espace de travail.

token, refresh_by = aks_service.get_token()
print(token)

Important

Vous devrez demander un nouveau jeton après l’heure de refresh_by du jeton. Si vous devez actualiser des jetons en dehors du SDK pour Python, l’une des options possibles est d’utiliser l’API REST avec l’authentification du principal de service pour effectuer l’appel service.get_token() régulièrement, comme indiqué précédemment.

Nous vous recommandons vivement de créer votre espace de travail Azure Machine Learning dans la même région que celle de votre cluster Azure Kubernetes Service.

Pour s’authentifier avec un jeton, le service web appelle la région dans laquelle votre espace de travail Azure Machine Learning est créé. Si la région de votre espace de travail est indisponible, vous ne pouvez pas extraire de jeton pour votre service web, même si votre cluster se trouve dans une région différente de celle de votre espace de travail. Ainsi, l’authentification Microsoft Entra n’est pas disponible tant que la région de votre espace de travail n’est pas à nouveau disponible.

De plus, plus la distance entre la région de votre cluster et celle de votre espace de travail est élevée, plus l’extraction de jeton prend de temps.

Étapes suivantes

Pour plus d’informations sur l’authentification auprès d’un modèle déployé, consultez Créer un client pour un modèle déployé en tant que service web.