aks Module

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

AKS (Azure Kubernetes Service) est recommandé pour les scénarios où vous devez disposer d’une orchestration de conteneurs complète (découverte de services dans plusieurs conteneurs, mise à l’échelle automatique et mises à niveau d’applications coordonnées).

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

Classes

AksEndpoint

Notes

Il s’agit d’une classe expérimentale qui 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 s’exécutant sur Azure Kubernetes Service.

Alors qu’un AksWebservice déploie un seul service avec un seul point de terminaison de scoring, 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 traiter un pourcentage du trafic afin que vous puissiez déployer des modèles de manière contrôlée, par exemple pour des tests A/B. AksEndpoint permet le déploiement à partir d’un objet de modèle similaire à AksWebservice.

Initialisez le 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

Notes

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

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

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

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 au service Web.

Créez une instance de WebServiceAccessToken.

AksServiceDeploymentConfiguration

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

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

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

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

Initialisez le 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 AksWebservice.

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

Initialisez aks AutoScaler.

ContainerResourceRequirements

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

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

Initialisez les exigences en matière de 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 probe liveness pour les déploiements du service Web.

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

Initialisez les exigences en matière de ressources de conteneur.