Beszélgetési nyelvfelismerési modellek biztonsági mentése és helyreállítása
Amikor nyelvi erőforrást hoz létre az Azure Portalon, meg kell adnia egy régiót, amelyben létre szeretné hozni. Ettől kezdve az erőforrás és az ahhoz kapcsolódó összes művelet a megadott Azure-kiszolgálói régióban történik. Ritka, de nem lehetetlen, ha egy teljes régiót elérő hálózati problémába ütközik. Ha a megoldásnak mindig elérhetőnek kell lennie, akkor úgy kell megterveznie, hogy egy másik régióba történő feladatátvételt végezze el. Ehhez két Különböző régióban található Azure AI Language-erőforrásra van szükség, és lehetővé kell tenni a CLU-modellek régiók közötti szinkronizálását.
Ha az alkalmazás vagy a vállalkozás a CLU-modell használatától függ, javasoljuk, hogy hozzon létre egy replikát a projektből egy másik támogatott régióba. Így ha regionális leállás történik, akkor a modellt abban a másik feladatátvételi régióban érheti el, ahol replikálta a projektet.
A projekt replikálása azt jelenti, hogy exportálja a projekt metaadatait és eszközeit, és importálja őket egy új projektbe. Ez csak a projektbeállítások, szándékok, entitások és kimondott szövegek másolatát készíti el. Továbbra is be kell tanítania és üzembe kell helyeznie a modelleket, hogy elérhetők legyenek a futtatókörnyezeti API-khoz.
Ebben a cikkben megtudhatja, hogyan használhatja az exportálási és importálási API-kat a projekt egy erőforrásból egy másik, különböző támogatott földrajzi régióban meglévő meglévőbe való replikálásához, útmutatást nyújt a projektek szinkronizálásának fenntartásához és a futásidejű használathoz szükséges módosításokhoz.
Előfeltételek
- Két Azure AI Language-erőforrás különböző Azure-régiókban, amelyek mindegyike egy másik régióban található.
Az erőforráskulcsok végpontja lekérése
Az alábbi lépésekkel lekérheti az elsődleges és másodlagos erőforrások kulcsait és végpontját. Ezeket a következő lépésekben fogjuk használni.
Nyissa meg az erőforrás áttekintési oldalát az Azure Portalon. A bal oldali menüben válassza a Kulcsok és végpont lehetőséget. A végpontot és a kulcsot fogja használni az API-kérésekhez
Tipp.
Jegyezze fel az elsődleges és a másodlagos erőforrások kulcsait és végpontjait. Az alábbi értékekkel cserélje le a következő helyőrzőket: {PRIMARY-ENDPOINT}, {PRIMARY-RESOURCE-KEY}{SECONDARY-ENDPOINT} és {SECONDARY-RESOURCE-KEY}.
Jegyezze fel a projekt nevét, a modell nevét és az üzemelő példány nevét is. Az alábbi értékekkel cserélje le a következő helyőrzőket: {PROJECT-NAME}és {MODEL-NAME}{DEPLOYMENT-NAME}.
Az elsődleges projektegységek exportálása
Először exportálja a projektegységeket az elsődleges erőforrás projektjéből.
Exportálási feladat elküldése
Cserélje le a következő kérelem helyőrzőit az Ön {PRIMARY-ENDPOINT} és {PRIMARY-RESOURCE-KEY} az első lépésben beszerzett helyőrzőkre.
Hozzon létre egy POST-kérést a következő URL-cím, fejlécek és JSON-törzs használatával a projekt exportálásához.
Kérelem URL-címe
Az API-kérés létrehozásakor használja az alábbi URL-címet. Cserélje le az alábbi helyőrző értékeket a saját értékeire.
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:export?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}
| Helyőrző | Value | Example |
|---|---|---|
{ENDPOINT} |
Az API-kérés hitelesítésének végpontja. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
A projekt neve. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét. | EmailApp |
{API-VERSION} |
A hívott API verziója . | 2023-04-01 |
Fejlécek
A kérés hitelesítéséhez használja az alábbi fejlécet.
| Kulcs | Érték |
|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
Az erőforrás kulcsa. Az API-kérések hitelesítésére szolgál. |
Az API-kérés elküldése után egy 202 sikeres választ kap. A válaszfejlécekben bontsa ki az operation-location értéket. A következő módon lesz formázva:
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}
JOB-ID a kérés azonosítására szolgál, mivel ez a művelet aszinkron. Ezzel az URL-címvel lekérheti az exportált projekt JSON-t ugyanazzal a hitelesítési módszerrel.
Exportálási feladat állapotának lekérése
Cserélje le a következő kérelem helyőrzőit az Ön {PRIMARY-ENDPOINT} és {PRIMARY-RESOURCE-KEY} az első lépésben beszerzett helyőrzőkre.
Az exportálási feladat állapotának lekérdezéséhez használja az alábbi GET kérést. Használhatja az előző lépéstől kapott URL-címet, vagy lecserélheti az alábbi helyőrző értékeket a saját értékeire.
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/export/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}
| Helyőrző | Value | Example |
|---|---|---|
{ENDPOINT} |
Az API-kérés hitelesítésének végpontja. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
A projekt neve. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét. | myProject |
{JOB-ID} |
Az exportálási feladat állapotának helyének azonosítója. Ez az location előző lépésben kapott fejlécértékben található. |
xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx |
{API-VERSION} |
A hívott API verziója . | 2023-04-01 |
Fejlécek
A kérés hitelesítéséhez használja az alábbi fejlécet.
| Key | Leírás | Value |
|---|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
Az erőforrás kulcsa. Az API-kérések hitelesítésére szolgál. | {YOUR-PRIMARY-RESOURCE-KEY} |
Választörzs
{
"resultUrl": "{Endpoint}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/export/jobs/xxxxxx-xxxxx-xxxxx-xx/result?api-version={API-VERSION}",
"jobId": "xxxx-xxxxx-xxxxx-xxx",
"createdDateTime": "2022-04-18T15:23:07Z",
"lastUpdatedDateTime": "2022-04-18T15:23:08Z",
"expirationDateTime": "2022-04-25T15:23:07Z",
"status": "succeeded"
}
A törzs kulcsának resultUrl URL-címével megtekintheti az exportált objektumokat ebből a feladatból.
Exportálási eredmények lekérése
Küldjön be egy GET kérést az {RESULT-URL} előző lépéstől kapott adatok használatával az exportálási feladat eredményeinek megtekintéséhez.
Fejlécek
A kérés hitelesítéséhez használja az alábbi fejlécet.
| Key | Leírás | Value |
|---|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
Az erőforrás kulcsa. Az API-kérések hitelesítésére szolgál. | {PRIMARY-RESOURCE-KEY} |
Másolja ki a válasz törzsét, mivel a következő importálási feladat törzseként fogja használni.
Importálás új projektbe
Most folytassa, és importálja az exportált projektegységeket az új projektbe a másodlagos régióban, hogy replikálhassa.
Importálási feladat elküldése
Cserélje le a következő kérelem helyőrzőit az Ön {SECONDARY-ENDPOINT} és {SECONDARY-RESOURCE-KEY} az első lépésben beszerzett helyőrzőkre.
Küldjön post kérelmet a projekt importálásához az alábbi URL-cím, fejlécek és JSON-törzs használatával.
Kérelem URL-címe
Az API-kérés létrehozásakor használja az alábbi URL-címet. Cserélje le a helyőrző értékeket a saját értékeire.
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:import?api-version={API-VERSION}
| Helyőrző | Value | Example |
|---|---|---|
{ENDPOINT} |
Az API-kérés hitelesítésének végpontja. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
A projekt neve. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét, és meg kell egyeznie az importálandó JSON-fájl projektnevével. | EmailAppDemo |
{API-VERSION} |
A meghívni kívánt API verziója . | 2023-04-01 |
Fejlécek
A kérés hitelesítéséhez használja az alábbi fejlécet.
| Kulcs | Érték |
|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
Az erőforrás kulcsa. Az API-kérések hitelesítésére szolgál. |
Törzs
Az elküldött JSON-törzs az alábbi példához hasonló. A JSON-objektummal kapcsolatos további részletekért tekintse meg a referenciadokumentációt.
{
"projectFileVersion": "{API-VERSION}",
"stringIndexType": "Utf16CodeUnit",
"metadata": {
"projectKind": "Conversation",
"settings": {
"confidenceThreshold": 0.7
},
"projectName": "{PROJECT-NAME}",
"multilingual": true,
"description": "Trying out CLU",
"language": "{LANGUAGE-CODE}"
},
"assets": {
"projectKind": "Conversation",
"intents": [
{
"category": "intent1"
},
{
"category": "intent2"
}
],
"entities": [
{
"category": "entity1"
}
],
"utterances": [
{
"text": "text1",
"dataset": "{DATASET}",
"intent": "intent1",
"entities": [
{
"category": "entity1",
"offset": 5,
"length": 5
}
]
},
{
"text": "text2",
"language": "{LANGUAGE-CODE}",
"dataset": "{DATASET}",
"intent": "intent2",
"entities": []
}
]
}
}
| Key | Helyőrző | Value | Example |
|---|---|---|---|
{API-VERSION} |
A meghívni kívánt API verziója . | 2023-04-01 |
|
projectName |
{PROJECT-NAME} |
A projekt neve. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét. | EmailAppDemo |
language |
{LANGUAGE-CODE} |
A projektben használt kimondott szövegek nyelvi kódját meghatározó sztring. Ha a projekt többnyelvű projekt, válassza ki a kimondott szövegek többségének nyelvi kódját . | en-us |
multilingual |
true |
Logikai érték, amely lehetővé teszi, hogy a dokumentumok több nyelven is szerepeljenek az adathalmazban. A modell üzembe helyezésekor a modellt bármilyen támogatott nyelven lekérdezheti, beleértve a betanítási dokumentumokban nem szereplő nyelveket is. | true |
dataset |
{DATASET} |
Megtudhatja , hogyan taníthat be egy modellt az adatok tesztelési és betanítási csoportok közötti felosztásáról. A mező lehetséges értékei a következők Train : és Test. |
Train |
Sikeres kérés esetén az API-válasz egy operation-location url-címmel rendelkező fejlécet tartalmaz, amellyel ellenőrizheti az importálási feladat állapotát. A formátuma a következő:
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/import/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}
Importálási feladat állapotának lekérése
Cserélje le a következő kérelem helyőrzőit az Ön {SECONDARY-ENDPOINT} és {SECONDARY-RESOURCE-KEY} az első lépésben beszerzett helyőrzőkre.
Sikeres projektimportálási kérelem küldésekor az importálási feladat állapotának ellenőrzésére szolgáló teljes kérelem URL-címe (beleértve a végpontot, a projektnevet és a feladatazonosítót) a válasz fejlécében operation-location található.
Az importálási feladat állapotának lekérdezéséhez használja az alábbi GET kérést. Használhatja az előző lépéstől kapott URL-címet, vagy lecserélheti a helyőrző értékeket a saját értékeire.
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/import/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}
| Helyőrző | Value | Example |
|---|---|---|
{ENDPOINT} |
Az API-kérés hitelesítésének végpontja. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
A projekt neve. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét. | myProject |
{JOB-ID} |
Az importálási feladat állapotának helyének azonosítója. | xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx |
{API-VERSION} |
A hívott API verziója . | 2023-04-01 |
Fejlécek
A kérés hitelesítéséhez használja az alábbi fejlécet.
| Key | Leírás | Value |
|---|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
Az erőforrás kulcsa. Az API-kérések hitelesítésére szolgál. | {YOUR-PRIMARY-RESOURCE-KEY} |
Választörzs
A kérés elküldése után a következő választ kapja. Tartsa le a végpont lekérdezését, amíg az állapotparaméter "sikeres" értékre nem változik.
{
"jobId": "xxxxx-xxxxx-xxxx-xxxxx",
"createdDateTime": "2022-04-18T15:17:20Z",
"lastUpdatedDateTime": "2022-04-18T15:17:22Z",
"expirationDateTime": "2022-04-25T15:17:20Z",
"status": "succeeded"
}
Saját modell betanítása
A projekt importálása után csak a projekt eszközeit, metaadatait és eszközeit másolta ki. Továbbra is be kell tanítania a modellt, ami használatot von maga után a fiókjában.
Betanítási feladat elküldése
Cserélje le a következő kérelem helyőrzőit az Ön {SECONDARY-ENDPOINT} és {SECONDARY-RESOURCE-KEY} az első lépésben beszerzett helyőrzőkre.
Hozzon létre egy POST-kérést a következő URL-cím, fejlécek és JSON-törzs használatával egy betanítási feladat elküldéséhez.
Kérelem URL-címe
Az API-kérés létrehozásakor használja az alábbi URL-címet. Cserélje le a helyőrző értékeket a saját értékeire.
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:train?api-version={API-VERSION}
| Helyőrző | Value | Example |
|---|---|---|
{ENDPOINT} |
Az API-kérés hitelesítésének végpontja. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
A projekt neve. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét. | EmailApp |
{API-VERSION} |
A hívott API verziója . | 2023-04-01 |
Fejlécek
A kérés hitelesítéséhez használja az alábbi fejlécet.
| Kulcs | Érték |
|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
Az erőforrás kulcsa. Az API-kérések hitelesítésére szolgál. |
Kérés törzse
Használja a következő objektumot a kérésben. A modell a betanítás befejezése után a paraméterhez modelLabel használt érték után lesz elnevezve.
{
"modelLabel": "{MODEL-NAME}",
"trainingMode": "{TRAINING-MODE}",
"trainingConfigVersion": "{CONFIG-VERSION}",
"evaluationOptions": {
"kind": "percentage",
"testingSplitPercentage": 20,
"trainingSplitPercentage": 80
}
}
| Key | Helyőrző | Value | Example |
|---|---|---|---|
modelLabel |
{MODEL-NAME} |
A modell neve. | Model1 |
trainingConfigVersion |
{CONFIG-VERSION} |
A betanítási konfigurációs modell verziója. Alapértelmezés szerint a legújabb modellverziót használja a rendszer. | 2022-05-01 |
trainingMode |
{TRAINING-MODE} |
A betanításhoz használandó betanítási mód. A támogatott módok a standard képzések, a gyorsabb képzések, de csak az angol és a speciális képzéshez érhetők el, amelyek más nyelvekhez és többnyelvű projektekhez támogatottak, de hosszabb betanítási időt foglalnak magukban. További tudnivalók a betanítási módokról. | standard |
kind |
percentage |
Felosztási módszerek. A lehetséges értékek a következők: percentage vagy manual. További információkért tekintse meg , hogyan taníthat be modelleket . |
percentage |
trainingSplitPercentage |
80 |
A betanítási csoportban szerepeltetni kívánt címkézett adatok százalékos aránya. A javasolt érték a .80 |
80 |
testingSplitPercentage |
20 |
A tesztkészletbe felvenni kívánt címkézett adatok százalékos aránya. A javasolt érték a .20 |
20 |
Megjegyzés:
Az trainingSplitPercentage és testingSplitPercentage csak akkor szükséges, ha Kind be van állítva percentage , és mindkét százalék összege 100-nak kell lennie.
Az API-kérés elküldése után egy 202 sikeres választ kap. A válaszfejlécekben bontsa ki az operation-location értéket. A következő módon lesz formázva:
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/train/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}
Ezzel az URL-címel lekérheti a betanítási feladat állapotát.
Betanítási állapot lekérdezése
Cserélje le a következő kérelem helyőrzőit az Ön {SECONDARY-ENDPOINT} és {SECONDARY-RESOURCE-KEY} az első lépésben beszerzett helyőrzőkre.
Sikeres betanítási kérés küldésekor a feladat állapotának ellenőrzésére szolgáló teljes kérelem URL-címe (beleértve a végpontot, a projektnevet és a feladatazonosítót) a válasz fejlécében operation-location található.
A modell betanítási folyamatának állapotának lekéréséhez használja az alábbi GET-kérést . Cserélje le az alábbi helyőrző értékeket a saját értékeire.
Kérelem URL-címe
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/train/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}
| Helyőrző | Value | Example |
|---|---|---|
{YOUR-ENDPOINT} |
Az API-kérés hitelesítésének végpontja. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
A projekt neve. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét. | EmailApp |
{JOB-ID} |
A modell betanítási állapotának helyének azonosítója. | xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx |
{API-VERSION} |
A hívott API verziója . | 2023-04-01 |
Fejlécek
A kérés hitelesítéséhez használja az alábbi fejlécet.
| Kulcs | Érték |
|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
Az erőforrás kulcsa. Az API-kérések hitelesítésére szolgál. |
Válasz törzse
A kérés elküldése után a következő választ kapja. Tartsa le a végpont lekérdezését, amíg az állapotparaméter "sikeres" értékre nem változik.
{
"result": {
"modelLabel": "{MODEL-LABEL}",
"trainingConfigVersion": "{TRAINING-CONFIG-VERSION}",
"trainingMode": "{TRAINING-MODE}",
"estimatedEndDateTime": "2022-04-18T15:47:58.8190649Z",
"trainingStatus": {
"percentComplete": 3,
"startDateTime": "2022-04-18T15:45:06.8190649Z",
"status": "running"
},
"evaluationStatus": {
"percentComplete": 0,
"status": "notStarted"
}
},
"jobId": "xxxxx-xxxxx-xxxx-xxxxx-xxxx",
"createdDateTime": "2022-04-18T15:44:44Z",
"lastUpdatedDateTime": "2022-04-18T15:45:48Z",
"expirationDateTime": "2022-04-25T15:44:44Z",
"status": "running"
}
| Kulcs | Érték | Example |
|---|---|---|
modelLabel |
A modell neve | Model1 |
trainingConfigVersion |
A betanítási konfiguráció verziója. Alapértelmezés szerint a legújabb verziót használja a rendszer. | 2022-05-01 |
trainingMode |
A kiválasztott betanítási mód. | standard |
startDateTime |
Az idő betanítása elkezdődött | 2022-04-14T10:23:04.2598544Z |
status |
A betanítási feladat állapota | running |
estimatedEndDateTime |
A betanítási feladat befejezésének becsült ideje | 2022-04-14T10:29:38.2598544Z |
jobId |
A betanítási feladat azonosítója | xxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxx |
createdDateTime |
Betanítási feladat létrehozásának dátuma és időpontja | 2022-04-14T10:22:42Z |
lastUpdatedDateTime |
A betanítási feladat legutóbbi frissítése dátuma és időpontja | 2022-04-14T10:23:45Z |
expirationDateTime |
Betanítási feladat lejárati dátuma és ideje | 2022-04-14T10:22:42Z |
A modell üzembe helyezése
Ez a lépés teszi elérhetővé a betanított modell űrlaphasználatát a futtatókörnyezet-előrejelzési API-val.
Tipp.
A könnyebb karbantartás és a rendszer minimális módosítása érdekében használja ugyanazt az üzembehelyezési nevet, mint az elsődleges projekt.
Üzembehelyezési feladat elküldése
Cserélje le a következő kérelem helyőrzőit az Ön {SECONDARY-ENDPOINT} és {SECONDARY-RESOURCE-KEY} az első lépésben beszerzett helyőrzőkre.
Hozzon létre egy PUT-kérést a következő URL-cím, fejlécek és JSON-törzs használatával egy beszélgetési nyelvfelismerési modell üzembe helyezésének megkezdéséhez.
Kérelem URL-címe
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/deployments/{DEPLOYMENT-NAME}?api-version={API-VERSION}
| Helyőrző | Value | Example |
|---|---|---|
{ENDPOINT} |
Az API-kérés hitelesítésének végpontja. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
A projekt neve. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét. | myProject |
{DEPLOYMENT-NAME} |
Az üzembe helyezés neve. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét. | staging |
{API-VERSION} |
A hívott API verziója . | 2023-04-01 |
Fejlécek
A kérés hitelesítéséhez használja az alábbi fejlécet.
| Kulcs | Érték |
|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
Az erőforrás kulcsa. Az API-kérések hitelesítésére szolgál. |
A kérelem törzse
{
"trainedModelLabel": "{MODEL-NAME}",
}
| Key | Helyőrző | Value | Example |
|---|---|---|---|
| betanítottModelLabel | {MODEL-NAME} |
Az üzembe helyezéshez hozzárendelendő modellnév. Csak sikeresen betanított modelleket rendelhet hozzá. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét. | myModel |
Az API-kérés elküldése után egy 202 sikeres választ kap. A válaszfejlécekben bontsa ki az operation-location értéket. A következő módon lesz formázva:
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/deployments/{DEPLOYMENT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}
Ezzel az URL-címel lekérheti az üzembehelyezési feladat állapotát.
Az üzembe helyezés állapotának lekérése
Cserélje le a következő kérelem helyőrzőit az Ön {SECONDARY-ENDPOINT} és {SECONDARY-RESOURCE-KEY} az első lépésben beszerzett helyőrzőkre.
Sikeres üzembe helyezési kérés küldésekor a válasz fejlécében található a feladat állapotának ellenőrzésére szolgáló teljes kérelem URL-címe (beleértve a végpontot, a projektnevet és a feladatazonosítót operation-location ).
Az üzembehelyezési feladat állapotának lekéréséhez használja az alábbi GET-kérést . Cserélje le a helyőrző értékeket a saját értékeire.
Kérelem URL-címe
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/deployments/{DEPLOYMENT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}
| Helyőrző | Value | Example |
|---|---|---|
{ENDPOINT} |
Az API-kérés hitelesítésének végpontja. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
A projekt neve. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét. | myProject |
{DEPLOYMENT-NAME} |
Az üzembe helyezés neve. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét. | staging |
{JOB-ID} |
A modell betanítási állapotának helyének azonosítója. | xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxxx |
{API-VERSION} |
A hívott API verziója . | 2023-04-01 |
Fejlécek
A kérés hitelesítéséhez használja az alábbi fejlécet.
| Kulcs | Érték |
|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
Az erőforrás kulcsa. Az API-kérések hitelesítésére szolgál. |
Válasz törzse
A kérés elküldése után a következő választ kapja. Tartsa le a végpont lekérdezését, amíg az állapotparaméter "sikeres" értékre nem változik.
{
"jobId":"{JOB-ID}",
"createdDateTime":"{CREATED-TIME}",
"lastUpdatedDateTime":"{UPDATED-TIME}",
"expirationDateTime":"{EXPIRATION-TIME}",
"status":"running"
}
A futtatókörnyezet hívásának változásai
A rendszeren belül, azon a lépésen, amikor meghívja a futtatókörnyezeti API-t , ellenőrizze a küldési feladat API-ból visszaadott válaszkódot. Ha konzisztens hibát tapasztal a kérés elküldésekor, az az elsődleges régióban kimaradásra utalhat. Az egyszeri hiba nem jelent kimaradást, átmeneti probléma lehet. Próbálkozzon újra a feladat elküldésével a létrehozott másodlagos erőforráson keresztül. A második kéréshez használja az Ön {YOUR-SECONDARY-ENDPOINT} és a másodlagos kulcsot, ha követte a fenti lépéseket, és {DEPLOYMENT-NAME} ugyanaz lenne, {PROJECT-NAME} így a kérés törzsében nincs szükség módosításokra.
Ha visszaáll a másodlagos erőforrás használatára, a modell üzembe helyezési régiói közötti különbség miatt enyhe késést fog megfigyelni.
Ellenőrizze, hogy a projektek nincsenek-e szinkronizálva
Mindkét projekt frissességének fenntartása fontos része a folyamatnak. Gyakran ellenőriznie kell, hogy történt-e frissítés az elsődleges projekten, hogy áthelyezhesse őket a másodlagos projektbe. Így ha az elsődleges régió meghibásodik, és a másodlagos régióba lép, hasonló modellteljesítményre kell számítania, mivel az már tartalmazza a legújabb frissítéseket. A projektek szinkronizálásának gyakoriságának beállítása fontos választás, ezért javasoljuk, hogy ezt az ellenőrzést naponta végezze el, hogy biztosítsa a másodlagos modell adatainak frissességét.
Projekt részleteinek lekérése
A projekt adatainak lekéréséhez használja az alábbi URL-címet. A törzsben visszaadott kulcsok egyike a projekt utolsó módosítási dátumát jelzi. Ismételje meg kétszer a következő lépést, egyet az elsődleges projekthez, egyet a másodlagos projekthez, és hasonlítsa össze a mindkettőhöz visszaadott időbélyeget, hogy ellenőrizze, nincsenek-e szinkronizálva.
A projekt adatainak lekéréséhez használja az alábbi GET kérést. Használhatja az előző lépéstől kapott URL-címet, vagy lecserélheti az alábbi helyőrző értékeket a saját értékeire.
{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}?api-version={API-VERSION}
| Helyőrző | Value | Example |
|---|---|---|
{ENDPOINT} |
Az API-kérés hitelesítésének végpontja. | https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com |
{PROJECT-NAME} |
A projekt neve. Ez az érték megkülönbözteti a kis- és nagybetűk értékét. | myProject |
{API-VERSION} |
A hívott API verziója . | 2023-04-01 |
Fejlécek
A kérés hitelesítéséhez használja az alábbi fejlécet.
| Key | Leírás | Value |
|---|---|---|
Ocp-Apim-Subscription-Key |
Az erőforrás kulcsa. Az API-kérések hitelesítésére szolgál. | {YOUR-PRIMARY-RESOURCE-KEY} |
Választörzs
{
"createdDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
"lastModifiedDateTime": "2022-04-18T13:53:03Z",
"lastTrainedDateTime": "2022-04-18T14:14:28Z",
"lastDeployedDateTime": "2022-04-18T14:49:01Z",
"projectKind": "Conversation",
"projectName": "{PROJECT-NAME}",
"multilingual": true,
"description": "This is a sample conversation project.",
"language": "{LANGUAGE-CODE}"
}
Ismételje meg ugyanazokat a lépéseket a replikált projekthez a következővel {SECONDARY-ENDPOINT} : és {SECONDARY-RESOURCE-KEY}. Hasonlítsa össze a két projekt által visszaadott adatokat lastModifiedDateTime . Ha az elsődleges projektet a másodlagosnál hamarabb módosították, meg kell ismételnie a modell exportálásának, importálásának, betanításánakés üzembe helyezésének lépéseit.
Következő lépések
Ebben a cikkben megtanulhatta, hogyan replikálhatja a projektet egy másik régióban található másodlagos nyelvi erőforrásba az exportálási és importálási API-k használatával. Ezután ismerkedjen meg az API referencia-dokumentumaival, és nézze meg, mit tehet még az API-k készítésével.