Une fois que vous êtes satisfait de la façon dont votre modèle s’exécute, il est prêt à être déployé et interrogé pour obtenir des prédictions à partir d’énoncés. Le déploiement d’un modèle le rend disponible pour une utilisation via l’API de prédiction.
Après avoir vérifié les performances du modèle et conclu qu’il peut être exploité dans votre environnement, vous devez affecter votre modèle à un déploiement pour pouvoir l’interroger. L’affectation du modèle à un déploiement le rend disponible pour une utilisation via l’API de prédiction. Il est recommandé de créer un déploiement nommé production auquel vous attribuez le meilleur modèle que vous avez créé jusqu’à présent et de l’utiliser dans votre système. Vous pouvez créer un autre déploiement appelé staging auquel vous pouvez affecter le modèle sur lequel vous travaillez actuellement pour pouvoir le tester. Vous pouvez disposer d’un maximum de 10 déploiements dans votre projet.
Dans le menu de gauche, sélectionnez Déploiement d’un modèle.
Sélectionnez Ajouter un déploiement pour démarrer un nouveau travail de déploiement.
Sélectionnez Créer un déploiement pour créer un déploiement et attribuer un modèle entraîné dans la liste déroulante ci-dessous. Vous pouvez également Remplacer un déploiement existant en sélectionnant cette option et en sélectionnant le modèle entraîné que vous souhaitez attribuer dans la liste déroulante ci-dessous.
Notes
Le remplacement d’un déploiement existant ne nécessite pas de modifier votre appel de l’API de prédiction. Toutefois, les résultats obtenus sont basés sur le modèle nouvellement attribué.
Si vous connectez une ou plusieurs applications LUIS ou des projets de compréhension du langage courant, vous devez spécifier le nom du déploiement.
Aucune configuration n’est nécessaire pour la réponse personnalisée aux questions ou pour les intentions non liées.
Les projets LUIS doivent être publiés sur l’emplacement configuré lors du déploiement de l’orchestration, et les bases de connaissances de réponses aux questions personnalisées doivent également être publiés sur leurs emplacements de production.
Sélectionnez Déployer pour envoyer votre travail de déploiement
Une fois le déploiement réussi, une date d’expiration s’affiche à côté de celui-ci. L’expiration du déploiement est le moment où votre modèle déployé n’est pas disponible pour la prédiction, ce qui se produit généralement douze mois après l’expiration d’une configuration d’entraînement.
Envoyer un travail de déploiement
Créez une demande PUT en utilisant l’URL, les en-têtes et le corps JSON suivants pour commencer le déploiement d’un modèle de flux de travail d’orchestration.
Utilisez l’en-tête suivant pour authentifier votre demande.
Clé
Valeur
Ocp-Apim-Subscription-Key
Clé de votre ressource. Utilisée pour authentifier vos demandes d’API.
Corps de la demande
{
"trainedModelLabel": "{MODEL-NAME}",
}
Clé
Espace réservé
Valeur
Exemple
trainedModelLabel
{MODEL-NAME}
Nom du modèle qui est attribué à votre déploiement. Vous pouvez uniquement attribuer des modèles entraînés avec succès. Cette valeur respecte la casse.
myModel
Une fois que vous avez envoyé votre demande d’API, vous recevez une réponse 202 indiquant la réussite. Dans les en-têtes de réponse, extrayez la valeur operation-location. Elle est au format suivant :
Vous pouvez utiliser cette URL pour obtenir l’état du travail de déploiement.
Obtenir l’état du travail de déploiement
Utilisez la requête GET suivante pour obtenir l’état de votre travail de déploiement. Remplacez les valeurs d’espace réservé suivantes par vos valeurs :
Nom de votre projet. Cette valeur respecte la casse.
myProject
{DEPLOYMENT-NAME}
Le nom de votre déploiement. Cette valeur respecte la casse.
staging
{JOB-ID}
ID de localisation de l’état d’entraînement de votre modèle. Il s’agit de la valeur d’en-tête location que vous avez reçue de l’API en réponse à votre demande de déploiement de modèle.
Utilisez l’en-tête suivant pour authentifier votre demande.
Clé
Valeur
Ocp-Apim-Subscription-Key
Clé de votre ressource. Utilisée pour authentifier vos demandes d’API.
Corps de la réponse
Une fois que vous avez envoyé la demande, vous recevez la réponse suivante. Continuez à interroger ce point de terminaison jusqu’à ce que le paramètre status passe à « réussi ».
Une fois que vous avez fini de tester un modèle affecté à un déploiement, vous pouvez l’affecter à un autre déploiement. L’échange de déploiements consiste à :
Prendre le modèle affecté au premier déploiement et l’affecter au second.
Prendre le modèle affecté au second déploiement et l’affecter au premier.
Vous pouvez y recourir pour échanger vos déploiements production et staging quand vous voulez prendre le modèle affecté à staging et l’affecter à production.
Dans la page Déployer un modèle, sélectionnez les deux déploiements que vous souhaitez échanger et sélectionnez Permuter les déploiements dans le menu supérieur.
Dans la fenêtre qui s’affiche, sélectionnez les noms des déploiements que vous souhaitez permuter.
Créez une requête POST en utilisant l’URL, les en-têtes et le corps JSON suivants pour démarrer un travail de permutation de déploiements.
Pour supprimer un déploiement à partir de Language Studio, accédez à la page Déployer un modèle. Sélectionnez le déploiement que vous souhaitez supprimer et sélectionnez Supprimer le déploiement dans le menu supérieur.
Créez une requête DELETE en utilisant l’URL, les en-têtes et le corps JSON suivants pour supprimer un déploiement de compréhension du langage courant.
Utilisez l’en-tête suivant pour authentifier votre demande.
Clé
Valeur
Ocp-Apim-Subscription-Key
Clé de votre ressource. Utilisée pour authentifier vos demandes d’API.
Une fois que vous avez envoyé votre requête API, vous recevrez une réponse 202 indiquant la réussite, ce qui signifie que votre déploiement a été supprimé.
Accédez à la page Déploiement d’un modèle dans Language Studio.
Sélectionnez l’onglet Régions.
Sélectionnez Ajouter une ressource de déploiement.
Sélectionnez une ressource Language dans une autre région.
Vous êtes maintenant prêt à déployer votre projet dans les régions où vous avez affecté des ressources.
L’attribution de ressources de déploiement par programmation nécessite une authentification Microsoft Entra**. Microsoft Entra ID est utilisé pour confirmer que vous avez accès aux ressources que vous souhaitez attribuer à votre projet pour un déploiement multirégion. Pour utiliser l’authentification Microsoft Entra par programmation lors des appels d’API REST, consultez la documentation sur l’authentification Azure AI services.
Affecter une ressource
Envoyez une requête POST en utilisant l’URL, les en-têtes et le corps JSON suivants pour affecter les ressources de déploiement.
URL de la demande
Utilisez l’URL suivante quand vous créez votre demande d’API. Remplacez les valeurs d’espace réservé suivantes par vos valeurs :
Chemin complet de l’ID de ressource que vous souhaitez affecter. Trouvé dans le portail Azure sous l’onglet Propriétés de la ressource, dans le champ ID de ressource.
Sous-domaine personnalisé de la ressource que vous souhaitez affecter. Trouvé dans le portail Azure sous l’onglet Clés et point de terminaison de la ressource, comme partie du champ Point de terminaison dans l’URL https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com/
contosoresource
region
{REGION-CODE}
Code de région spécifiant la région de la ressource que vous souhaitez affecter. Trouvé dans le portail Azure sous l’onglet Clés et point de terminaison de la ressource, comme partie du champ Localisation/région.
eastus
Obtenir l’état de l’affectation des ressources
Utilisez la requête GET suivante pour obtenir l’état de votre travail d’affecation de ressource de déploiement. Remplacez les valeurs d’espace réservé suivantes par vos valeurs :
Nom de votre projet. Cette valeur respecte la casse.
myProject
{JOB-ID}
ID de travail pour obtenir l’état de votre affectation de déploiement. Il se trouve dans la valeur d’en-tête operation-location que vous avez reçue de l’API en réponse à votre demande d’affectation de ressource de déploiement.
xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx
{API-VERSION}
Version de l’API que vous appelez.
2022-10-01-preview
headers
Utilisez l’en-tête suivant pour authentifier votre demande.
Clé
Valeur
Ocp-Apim-Subscription-Key
Clé de votre ressource. Utilisée pour authentifier vos demandes d’API.
Corps de la réponse
Une fois que vous avez envoyé la demande, vous recevez la réponse suivante. Continuez à interroger ce point de terminaison jusqu’à ce que le paramètre status passe à « réussi ».
Lorsque vous désaffectez ou supprimez une ressource de déploiement d’un projet, vous supprimez également tous les déploiements déployés dans la région de cette ressource.
Pour désaffecter ou supprimer des ressources de déploiement dans d’autres régions en utilisant Language Studio :
Accédez à l’onglet Régions dans la page Déployer un modèle.
Sélectionnez la ressource que vous souhaitez désaffecter.
Sélectionnez le bouton Supprimer l’affectation.
Dans la fenêtre qui s’affiche, tapez le nom de la ressource que vous souhaitez supprimer.
Désaffecter la ressource
Envoyez une requête POST en utilisant l’URL, les en-têtes et le corps JSON suivants pour désaffecter ou supprimer des ressources de déploiement de votre projet.
URL de la demande
Utilisez l’URL suivante quand vous créez votre demande d’API. Remplacez les valeurs d’espace réservé suivantes par vos valeurs :
Chemin complet de l’ID de ressource que vous souhaitez désaffecter. Trouvé dans le portail Azure sous l’onglet Propriétés de la ressource, dans le champ ID de ressource.
Obtenir l’état de la désaffectation des ressources
Utilisez la requête GET suivante pour obtenir l’état de votre travail de désaffecation de ressources de déploiement. Remplacez les valeurs d’espace réservé suivantes par vos valeurs :
Nom de votre projet. Cette valeur respecte la casse.
myProject
{JOB-ID}
ID de travail pour obtenir l’état de votre affectation de déploiement. Il se trouve dans la valeur d’en-tête operation-location que vous avez reçue de l’API en réponse à votre demande de désaffectation de ressource de déploiement.
xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx
{API-VERSION}
Version de l’API que vous appelez.
2022-10-01-preview
headers
Utilisez l’en-tête suivant pour authentifier votre demande.
Clé
Valeur
Ocp-Apim-Subscription-Key
Clé de votre ressource. Utilisée pour authentifier vos demandes d’API.
Corps de la réponse
Une fois que vous avez envoyé la demande, vous recevez la réponse suivante. Continuez à interroger ce point de terminaison jusqu’à ce que le paramètre status passe à « réussi ».
Bientôt disponible : Tout au long de l’année 2024, nous abandonnerons progressivement le mécanisme de retour d’information GitHub Issues pour le remplacer par un nouveau système de commentaires. Pour plus d’informations, consultez : https://aka.ms/ContentUserFeedback.
