Déployer des pipelines en utilisant des points de terminaison par lots

S’APPLIQUE À :Extension Azure ML CLI v2 (actuelle)Kit de développement logiciel (SDK) Python azure-ai-ml v2 (préversion)

Vous pouvez déployer des composants de pipeline sous un point de terminaison de traitement par lots, ce qui offre un moyen pratique de les rendre opérationnels dans Azure Machine Learning. Dans cet article, vous allez apprendre à créer un déploiement par lots qui contient un pipeline simple. Vous allez apprendre à :

• Créer, puis inscrire un composant de pipeline
• Créer un point de terminaison de traitement par lots, puis déployer un composant de pipeline
• test du déploiement

À propos de cet exemple

Dans cet exemple, nous allons déployer un composant de pipeline composé d’un simple travail de commande qui affiche « bonjour ! ». Ce composant ne nécessite aucune entrée ou sortie et constitue le scénario de déploiement de pipeline le plus simple.

L’exemple de cet article est basé sur des extraits de code contenus dans le référentiel azureml-examples. Pour exécuter les commandes localement sans avoir à copier/coller le fichier YAML et d’autres fichiers, clonez d’abord le référentiel, puis modifiez les répertoires dans le dossier :

Azure CLI

git clone https://github.com/Azure/azureml-examples --depth 1
cd azureml-examples/cli

Python

git clone https://github.com/Azure/azureml-examples --depth 1
cd azureml-examples/sdk/python

Les fichiers de cet exemple se situent dans :

cd endpoints/batch/deploy-pipelines/hello-batch

Suivre avec les notebooks Jupyter

Vous pouvez suivre la version du Kit de développement logiciel (SDK) Python de cet exemple en ouvrant le notebook sdk-deploy-and-test.ipynb dans le référentiel cloné.

Prérequis

• Un abonnement Azure. Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit avant de commencer. Essayez la version gratuite ou payante d’Azure Machine Learning.

• Un espace de travail Azure Machine Learning. Pour créer un espace de travail, consultez Gérer les espaces de travail Azure Machine Learning.

• Vérifiez que vous disposez des autorisations suivantes dans l’espace de travail Machine Learning :

  • Créez ou gérez des points de terminaison et des déploiements par lots : utilisez un rôle propriétaire, contributeur ou personnalisé autorisant Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/batchEndpoints/*.
  • Créer des déploiements Azure Resource Manager dans le groupe de ressources de l’espace de travail : utilisez un rôle Propriétaire, Contributeur ou un rôle personnalisé autorisant Microsoft.Resources/deployments/write dans le groupe de ressources où l’espace de travail est déployé.

• Installez le logiciel suivant pour utiliser Machine Learning :

  Azure CLI

  Exécutez la commande suivante pour installer l’interface de ligne de commande Azure et l’extension pour Azure Machine Learning ml :

  az extension add -n ml
  

  Les déploiements de composants de pipeline pour des points de terminaison Batch sont introduits dans la version 2.7 de l’extension ml pour l’interface de ligne de commande Azure. Utilisez la commande az extension update --name ml pour obtenir la dernière version.

  Python

  Exécutez la commande suivante pour installer le Kit de développement logiciel (SDK) Azure Machine Learning pour Python :

  pip install azure-ai-ml
  

  Les classes ModelBatchDeployment et PipelineComponentBatchDeployment sont introduites dans la version 1.7.0 du Kit de développement logiciel (SDK). Utilisez la commande pip install -U azure-ai-ml pour obtenir la dernière version.

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Se connecter à un espace de travail

L’espace de travail est la ressource de niveau supérieur pour le Machine Learning. Il fournit un emplacement centralisé pour travailler avec tous les artefacts que vous créez lorsque vous utilisez Machine Learning. Dans cette section, vous vous connectez à l’espace de travail dans lequel vous effectuez vos tâches de déploiement.

Azure CLI

Dans la commande suivante, entrez les valeurs de votre ID d’abonnement, de votre espace de travail, de votre emplacement et de votre groupe de ressources :

az account set --subscription <subscription>
az configure --defaults workspace=<workspace> group=<resource-group> location=<location>

Python

1. Importez les bibliothèques nécessaires :

   from azure.ai.ml import MLClient, Input, load_component
   from azure.ai.ml.entities import BatchEndpoint, ModelBatchDeployment, ModelBatchDeploymentSettings, PipelineComponentBatchDeployment, Model, AmlCompute, Data, BatchRetrySettings, CodeConfiguration, Environment, Data
   from azure.ai.ml.constants import AssetTypes, BatchDeploymentOutputAction
   from azure.ai.ml.dsl import pipeline
   from azure.identity import DefaultAzureCredential
   

2. Configurez les détails de l’espace de travail et obtenez un descripteur de l’espace de travail :

   Dans la commande suivante, entrez les valeurs de votre ID d’abonnement, de votre espace de travail et de votre groupe de ressources :

   subscription_id = "<subscription>"
   resource_group = "<resource-group>"
   workspace = "<workspace>"
   
   ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group, workspace)
   

Créer le composant de pipeline

Les points de terminaison de traitement par lots peuvent déployer des modèles ou des composants de pipeline. Les composants de pipeline sont réutilisables et vous pouvez simplifier votre pratique MLOps en utilisant des registres partagés pour déplacer ces composants d’un espace de travail à un autre.

Le composant de pipeline dans cet exemple contient une seule étape qui imprime uniquement un message « bonjour » dans les journaux. Cela ne nécessite aucune entrée ou sortie.

Le fichier hello-component/hello.yml contient la configuration du travail de pipeline :

hello-component/hello.yml

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/pipelineComponent.schema.json
name: hello_batch
display_name: Hello Batch component
version: 1
type: pipeline
jobs:
  main_job:
    type: command
    component:
      code: src
      environment: azureml://registries/azureml/environments/sklearn-1.5/labels/latest
      command: >-
        python hello.py

Inscrivez le composant :

Azure CLI

az ml component create -f hello-component/hello.yml

Python

hello_batch = load_component(source="hello-component/hello.yml")
hello_batch_registered = ml_client.components.create_or_update(hello_batch)

Créer un point de terminaison de traitement de lots

1. Entrez un nom pour le point de terminaison. Le nom d’un point de terminaison de lot doit être unique dans chaque région, car le nom est utilisé pour construire l’URI d’appel. Pour garantir son originalité, ajoutez des caractères de fin au nom spécifié dans le code suivant.

   Azure CLI

   ENDPOINT_NAME="hello-batch"
   

   Python

   endpoint_name = "hello-batch"

2. Configurer le point de terminaison :

   Azure CLI

   Le fichier endpoint.yml contient la configuration du point de terminaison.

   endpoint.yml

   $schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/batchEndpoint.schema.json
   name: hello-batch
   description: A hello world endpoint for component deployments.
   auth_mode: aad_token
   

   Python

   endpoint = BatchEndpoint(
       name=endpoint_name,
       description="A hello world endpoint for component deployments",
   )

3. Créez le point de terminaison :

   Azure CLI

   az ml batch-endpoint create --name $ENDPOINT_NAME  -f endpoint.yml
   

   Python

   ml_client.batch_endpoints.begin_create_or_update(endpoint).result()

4. Interrogez l’URI du point de terminaison :

   Azure CLI

   az ml batch-endpoint show --name $ENDPOINT_NAME
   

   Python

   endpoint = ml_client.batch_endpoints.get(name=endpoint_name)
   print(endpoint)

Déployer le composant de pipeline

Pour déployer le composant de pipeline, nous devons créer un déploiement par lots. Un déploiement est un ensemble de ressources nécessaires à l’hébergement de la ressource qui effectue le travail réel.

1. Créez un cluster de calcul. Les points de terminaison et les déploiements par lots s’exécutent sur des clusters de calcul. Ils peuvent s’exécuter sur n’importe quel cluster de calcul Azure Machine Learning qui existe déjà dans l’espace de travail. Par conséquent, plusieurs déploiements par lots peuvent partager la même infrastructure de calcul. Dans cet exemple, nous allons travailler sur un cluster de calcul Azure Machine Learning appelé batch-cluster. Nous allons vérifier que le calcul existe sur l’espace de travail ou le créer dans le cas contraire.

   Azure CLI

   az ml compute create -n batch-cluster --type amlcompute --min-instances 0 --max-instances 5
   

   Python

   compute_name = "batch-cluster"
   if not any(filter(lambda m: m.name == compute_name, ml_client.compute.list())):
       compute_cluster = AmlCompute(
           name=compute_name,
           description="Batch endpoints compute cluster",
           min_instances=0,
           max_instances=5,
       )
       ml_client.begin_create_or_update(compute_cluster).result()

2. Configurez le déploiement :

   Azure CLI

   Le fichier deployment.yml contient la configuration du déploiement. Pour obtenir des propriétés supplémentaires, vous pouvez vérifier le schéma YAML du point de terminaison de lot complet.

   deployment.yml

   $schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/pipelineComponentBatchDeployment.schema.json
   name: hello-batch-dpl
   endpoint_name: hello-pipeline-batch
   type: pipeline
   component: azureml:hello_batch@latest
   settings:
       default_compute: batch-cluster
   

   Python

   deployment = PipelineComponentBatchDeployment(
       name="hello-batch-dpl",
       description="A hello world deployment with a single step.",
       endpoint_name=endpoint.name,
       component=hello_batch,
       settings={"continue_on_step_failure": False, "default_compute": compute_name},
   )

3. Créez le déploiement :

   Azure CLI

   Exécutez le code suivant pour créer un déploiement par lots sous le point de terminaison de traitement par lots et le définir comme déploiement par défaut.

   az ml batch-deployment create --endpoint $ENDPOINT_NAME -f deployment.yml --set-default
   

   Conseil

   Notez l’utilisation de l’indicateur --set-default pour indiquer que ce nouveau déploiement est désormais la valeur par défaut.

   Python

   Cette commande initie la création du déploiement et renvoie un réponse de confirmation tandis que la création du déploiement se poursuit.

   ml_client.batch_deployments.begin_create_or_update(deployment).result()

   Une fois créé, nous allons configurer ce nouveau déploiement comme déploiement par défaut :

   endpoint = ml_client.batch_endpoints.get(endpoint_name)
   endpoint.defaults.deployment_name = deployment.name
   ml_client.batch_endpoints.begin_create_or_update(endpoint).result()

4. Votre déploiement est prêt à être utilisé.

test du déploiement

Une fois le déploiement créé, il est prêt à recevoir des travaux. Vous pouvez appeler le déploiement par défaut ainsi :

Azure CLI

JOB_NAME=$(az ml batch-endpoint invoke -n $ENDPOINT_NAME --query name -o tsv)

Python

job = ml_client.batch_endpoints.invoke(
    endpoint_name=endpoint.name,
)

Conseil

Dans cet exemple, le pipeline n’a pas d’entrées ou de sorties. Toutefois, si le composant de pipeline en a besoin, elles peuvent être indiquées au moment de l’appel. Pour en savoir plus sur la manière d’indiquer des entrées et des sorties, consultez Créer des travaux et des données d’entrée pour les points de terminaison par lots ou consultez le tutoriel Déployer un pipeline pour effectuer un scoring par lots avec prétraitement (préversion).

Vous pouvez surveiller la progression de l’affichage et diffuser les journaux en continu à l’aide de :

Azure CLI

az ml job stream -n $JOB_NAME

Python

ml_client.jobs.get(job.name)

Pour attendre la fin du travail, exécutez le code suivant :

ml_client.jobs.stream(name=job.name)

Nettoyer les ressources

Une fois que vous avez terminé, supprimez les ressources associées de l’espace de travail :

Azure CLI

Exécutez le code suivant pour supprimer le point de terminaison de lot et ses déploiements sous-jacents. Utilisez --yes pour confirmer la suppression.

az ml batch-endpoint delete -n $ENDPOINT_NAME --yes

Python

Supprimez le point de terminaison :

ml_client.batch_endpoints.begin_delete(endpoint_name).result()

(Facultatif) Supprimez le calcul, sauf si vous comptez réutiliser votre cluster de calcul dans des déploiements ultérieurs.

Azure CLI

az ml compute delete -n batch-cluster

Python

ml_client.compute.begin_delete(name="batch-cluster")

Étapes suivantes

• Déployer un pipeline d’entraînement en utilisant des points de terminaison par lots
• Déployer un pipeline pour effectuer un scoring par lots avec prétraitement
• Créer des points de terminaison par lots à partir de travaux de pipeline
• Créer des travaux et des données d’entrée pour les points de terminaison de lot
• Résolution des problèmes de points de terminaison de traitement de lots