แชร์ผ่าน


รองรับการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ด้วยจุดสิ้นสุดแบบจําลอง ML (ตัวอย่าง)

Important

คุณลักษณะนี้อยู่ในตัวอย่าง

Microsoft Fabric ช่วยให้คุณสามารถใช้การคาดการณ์แบบเรียลไทม์จากแบบจําลอง ML ที่มีจุดสิ้นสุดออนไลน์ที่ปลอดภัย ปรับขนาดได้ และใช้งานง่าย จุดสิ้นสุดเหล่านี้พร้อมใช้งานเป็นคุณสมบัติในตัวของแบบจําลอง Fabric ส่วนใหญ่และพวกเขาไม่จําเป็นต้องมีการตั้งค่าเพื่อเริ่มต้นการปรับใช้แบบเรียลไทม์ที่มีการจัดการอย่างสมบูรณ์

คุณสามารถเปิดใช้งาน กําหนดค่า และคิวรีจุดสิ้นสุดแบบจําลองด้วย REST API ที่เชื่อมต่อกับสาธารณะได้ คุณยังสามารถเริ่มต้นได้โดยตรงจากอินเทอร์เฟซ Fabric โดยใช้ประสบการณ์โค้ดต่ําเพื่อเปิดใช้งานจุดสิ้นสุดของแบบจําลองและการคาดการณ์การแสดงตัวอย่างได้ทันที

สกรีนช็อตที่แสดงแบบจําลอง ML ใน Fabric พร้อมคุณสมบัติจุดสิ้นสุดที่มีอยู่ภายในสําหรับให้บริการการคาดการณ์แบบเรียลไทม์

Prerequisites

Limitations

  • จุดสิ้นสุดพร้อมใช้งานสําหรับชุดที่จํากัดของรูปแบบ ML รสชาติ รวมถึง Keras, LightGBM, Sklearn และ XGBoost
  • ขณะนี้ปลายทางไม่ พร้อมใช้งาน สําหรับโมเดลที่มีสคีมาที่ใช้เทนเซอร์หรือไม่มีสคีมา

เริ่มต้นใช้งานจุดสิ้นสุดแบบจําลอง

แบบจําลอง ML ใน Fabric มาพร้อมกับจุดสิ้นสุดออนไลน์ที่สามารถใช้เพื่อให้บริการการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ แบบจําลองที่ลงทะเบียนแต่ละเวอร์ชันมี URL จุดสิ้นสุดเฉพาะ ซึ่งสามารถพบได้ภายใต้หัวข้อ "รายละเอียดจุดสิ้นสุด" ในอินเทอร์เฟซ Fabric URL นี้ลงท้ายด้วยเส้นทางย่อยที่กําหนดเวอร์ชันเฉพาะนั้น (ตัวอย่างเช่น /versions/1/score)

สกรีนช็อตแสดงคุณสมบัติของจุดสิ้นสุดแบบจําลอง ML ซึ่งสามารถใช้เพื่อให้บริการการคาดการณ์แบบเรียลไทม์

จุดสิ้นสุดของแบบจําลองมีคุณสมบัติต่อไปนี้:

Property Description Default
เวอร์ชันเริ่มต้น คุณสมบัตินี้ (Yes หรือ No) ระบุว่าเวอร์ชันถูกตั้งค่าเป็นค่าเริ่มต้นของแบบจําลองสําหรับให้บริการการคาดการณ์จริงหรือไม่ คุณสามารถ ปรับแต่งเวอร์ชันเริ่มต้น ในการตั้งค่าของแบบจําลอง No
Status คุณสมบัตินี้ระบุว่าจุดสิ้นสุดพร้อมที่จะรองรับการคาดการณ์หรือไม่ สถานะอาจเป็น Inactive, Activating, Active, , DeactivatingหรือFailed เฉพาะจุดสิ้นสุดที่ใช้งานอยู่เท่านั้นที่สามารถตอบสนองการคาดการณ์ได้ Inactive
สลีปอัตโนมัติ คุณสมบัตินี้ (On หรือ Off) ระบุว่าเมื่อจุดสิ้นสุดเปิดใช้งานแล้ว ควรปรับขนาดการใช้ความจุลงเป็นศูนย์ในกรณีที่ไม่มีปริมาณการใช้งาน ถ้าโหมดสลีปอัตโนมัติเปิดอยู่ จุดสิ้นสุดจะเข้าสู่สถานะไม่ได้ใช้งานหลังจากห้านาทีโดยไม่มีคําขอขาเข้า การเรียกครั้งแรกเพื่อตื่นขึ้นมาจุดสิ้นสุดที่ไม่ได้ใช้งานเกี่ยวข้องกับการหน่วงเวลาสั้น ๆ On

เรียกใช้ปลายทางของแบบจําลอง

คุณสามารถเปิดใช้งานจุดสิ้นสุดแบบจําลองได้โดยตรงจากอินเทอร์เฟซ Fabric นําทางไปยังเวอร์ชันที่คุณต้องการใช้งานการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ และเลือก "เปิดใช้งานจุดสิ้นสุดเวอร์ชัน" จากริบบิ้น

สกรีนช็อตแสดงวิธีการเปิดใช้งานจุดสิ้นสุดแบบจําลอง ML จากอินเทอร์เฟซ Fabric

ข้อความ toast แสดงว่า Fabric กําลังเตรียมจุดสิ้นสุดของคุณให้พร้อมสําหรับการทํานาย และสถานะของจุดสิ้นสุดเปลี่ยนไปเป็น "เปิดใช้งาน" ในเบื้องหลัง Fabric หมุนโครงสร้างพื้นฐานคอนเทนเนอร์พื้นฐานเพื่อโฮสต์แบบจําลองของคุณ ภายในไม่กี่นาที จุดสิ้นสุดของคุณพร้อมที่จะรองรับการคาดการณ์

สกรีนช็อตแสดงจุดสิ้นสุดแบบจําลอง ML ที่กําลังเปิดใช้งานอยู่ในขณะนี้

ทุกจุดสิ้นสุดมีสถานะที่ระบุว่าพร้อมสําหรับให้บริการการคาดการณ์แบบเรียลไทม์หรือไม่:

Status Description
Inactive จุดสิ้นสุดไม่ได้ถูกเปิดใช้งานเพื่อรองรับการทํานายแบบเรียลไทม์และไม่ได้ใช้ความจุ Fabric
Activating จุดสิ้นสุดจะถูกกําหนดค่าเพื่อตอบสนองการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ ในเบื้องหลัง Fabric ตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานคอนเทนเนอร์เบื้องต้นเพื่อโฮสต์แบบจําลอง ภายในไม่กี่นาที จุดสิ้นสุดจะเปิดใช้งาน
Active จุดสิ้นสุดพร้อมที่จะรองรับการทํานายแบบเรียลไทม์ ในเบื้องหลัง Fabric จัดการโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน ปรับมาตราส่วนการใช้ทรัพยากรตามปริมาณการใช้งานที่เข้ามา ผลลัพธ์ปริมาณการใช้งานที่สูงขึ้นในการใช้งานความจุของผ้าสูงขึ้น
Deactivating จุดสิ้นสุดจะถูกปิดใช้งานเพื่อไม่ให้ทําหน้าที่คาดการณ์แบบเรียลไทม์หรือใช้ความจุ Fabric อีกต่อไป ในเบื้องหลัง Fabric จะแยกส่วนโครงสร้างพื้นฐานคอนเทนเนอร์เบื้องต้น

Note

แบบจําลอง ML สามารถรองรับจุดสิ้นสุดที่ใช้งานอยู่ได้สูงสุดห้าเวอร์ชันในครั้งเดียว หากต้องการรองรับการคาดการณ์จากเวอร์ชันที่หก คุณต้อง ปิดใช้งานจุดสิ้นสุดที่ใช้งานอยู่ก่อน

จัดการจุดสิ้นสุดแบบจําลอง

สําหรับภาพรวมของจุดสิ้นสุดที่ใช้งานอยู่ของแบบจําลองของคุณ เลือก "จัดการจุดสิ้นสุด" จากริบบิ้นในอินเทอร์เฟซ ทุกแบบจําลองมีจุดสิ้นสุดเริ่มต้นที่สามารถปรับแต่งได้ซึ่งทําหน้าที่คาดการณ์จากเวอร์ชันที่คุณเลือก คุณสามารถอัปเดตเวอร์ชันเริ่มต้นโดยใช้ตัวเลือกแบบเลื่อนลงในบานหน้าต่างการตั้งค่า

สกรีนช็อตแสดง URL ปลายทางแบบจําลอง ML ค่าเริ่มต้นซึ่งคุณสามารถกําหนดค่าเพื่อรองรับการคาดการณ์จากเวอร์ชันเฉพาะ

Important

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ตั้งค่าคุณสมบัติเริ่มต้นเป็นเวอร์ชันที่ใช้งานอยู่ถ้าคุณวางแผนที่จะใช้ ถ้าไม่ได้ตั้งค่าคุณสมบัติเริ่มต้นหรือถูกตั้งค่าเป็นเวอร์ชันที่ไม่ได้ใช้งาน การเรียกไปยังจุดสิ้นสุดเริ่มต้นจะล้มเหลว

เวอร์ชันทั้งหมดที่มีจุดสิ้นสุดที่ใช้งานอยู่จะแสดงอยู่ภายใต้การตั้งค่าจุดสิ้นสุดของแบบจําลอง คุณสามารถปรับเปลี่ยนคุณสมบัติการสลีปอัตโนมัติของแต่ละจุดสิ้นสุดได้โดยการสลับตัวสลับเป็น "เปิด" หรือ "ปิด"

สกรีนช็อตแสดงวิธีการเปลี่ยนคุณสมบัติโหมดสลีปอัตโนมัติบนจุดสิ้นสุดแบบจําลอง ML

Tip

จุดสิ้นสุดที่ใช้งานอยู่ที่มีการเปิดใช้การสลีปอัตโนมัติจะเปิดเข้าสู่สถานะไม่ได้ใช้งานหลังจากห้านาทีโดยไม่มีปริมาณการใช้งานและการเรียกใช้ครั้งแรกเพื่อปลุกพวกเขาขึ้นมาเกี่ยวข้องกับการหน่วงเวลาสั้น ๆ คุณอาจต้องการปิดคุณสมบัตินี้สําหรับจุดสิ้นสุดในการผลิต

จุดสิ้นสุดของแบบจําลองคิวรีสําหรับการคาดการณ์แบบเรียลไทม์

จุดสิ้นสุดแบบจําลองพร้อมใช้งานสําหรับการทดสอบทันทีด้วยประสบการณ์การใช้งานรหัสต่ําใน Fabric นําทางไปยังเวอร์ชันที่มีจุดสิ้นสุดที่ใช้งานอยู่และเลือก "แสดงตัวอย่างการคาดการณ์" จากริบบิ้นในอินเทอร์เฟซ คุณสามารถส่งคําขอตัวอย่างไปยังจุดสิ้นสุดและรับการคาดการณ์ตัวอย่างในแบบเรียลไทม์— โดยใช้เขตข้อมูลฟอร์มที่ตรงกับลายเซ็นสําหรับการป้อนข้อมูลของแบบจําลอง

สกรีนช็อตแสดงประสบการณ์การแสดงตัวอย่างที่มีอยู่ภายในสําหรับการทํานายตัวอย่างจากจุดสิ้นสุดแบบจําลอง ML ที่ใช้งานอยู่

เมื่อต้องการเติมเขตข้อมูลฟอร์มด้วยค่าตัวอย่างแบบสุ่ม ให้เลือก "การเติมอัตโนมัติ" คุณสามารถเพิ่มชุดของค่าแบบฟอร์มเพิ่มเติมเพื่อทดสอบจุดสิ้นสุดด้วยข้อมูลป้อนเข้าหลายรายการได้ เลือก "รับการคาดการณ์" เพื่อส่งจุดสิ้นสุดของคําขอตัวอย่างของคุณ

สกรีนช็อตแสดงมุมมองตามฟอร์มสําหรับส่งคําขอตัวอย่างไปยังจุดสิ้นสุดแบบจําลอง ML ที่ใช้งานอยู่

ถ้าคุณต้องการจัดรูปแบบคําขอตัวอย่างเป็นส่วนข้อมูล JSON ให้ใช้ตัวเลือกแบบเลื่อนลงเพื่อเปลี่ยนมุมมอง

สกรีนช็อตแสดงมุมมองตาม JSON สําหรับการส่งคําขอตัวอย่างไปยังจุดสิ้นสุดแบบจําลอง ML ที่ใช้งานอยู่

ยกเลิกการเรียกใช้ปลายทางของแบบจําลอง

คุณสามารถปิดใช้งานจุดสิ้นสุดแบบจําลองได้โดยตรงจากอินเทอร์เฟซ Fabric นําทางไปยังเวอร์ชันที่คุณไม่จําเป็นต้องใช้เพื่อการคาดการณ์แบบเรียลไทม์และเลือก "ปิดใช้งานจุดสิ้นสุดเวอร์ชัน" จากริบบิ้นในอินเทอร์เฟซ

สกรีนช็อตแสดงวิธีการปิดใช้งานจุดสิ้นสุดแบบจําลอง ML จากอินเทอร์เฟซ Fabric

ข้อความ toast แสดงว่า Fabric กําลังแยกการใช้งานของคุณ และสถานะของจุดสิ้นสุดเปลี่ยนเป็น "การปิด" จุดสิ้นสุดจะไม่สามารถตอบสนองการคาดการณ์แบบเรียลไทม์เว้นแต่ว่าคุณเปิดใช้งานอีกครั้ง

สกรีนช็อตแสดงจุดสิ้นสุดแบบจําลอง ML ที่กําลังปิดใช้งานอยู่ในขณะนี้

คุณสามารถปิดใช้งานจุดสิ้นสุดสําหรับหลายเวอร์ชันพร้อมกันจากบานหน้าต่างการตั้งค่าของแบบจําลอง เลือก "จัดการจุดสิ้นสุด" จากริบบอนในอินเทอร์เฟซ และเลือกจุดสิ้นสุดที่ใช้งานอยู่อย่างน้อยหนึ่งรายการเพื่อปิดใช้งาน

สกรีนช็อตแสดงวิธีการปิดใช้งานจุดสิ้นสุดแบบจําลอง ML หลายจุดพร้อมกันจากอินเทอร์เฟซ Fabric

อัตราปริมาณการใช้

การโฮสต์ตําแหน่งข้อมูลของโมเดลที่ใช้งานอยู่จะใช้หน่วยความจุ Fabric (CU) ปลายทางทํางานบนโหนดการประมวลผลและสามารถปรับขนาดได้สูงสุดสามโหนดโดยอัตโนมัติตามการรับส่งข้อมูลขาเข้า การเรียกเก็บเงินจะคํานวณต่อโหนดในขณะที่ปลายทางทํางานอยู่ ตารางด้านล่างแสดงการใช้ CU สําหรับจุดสิ้นสุดแบบจําลองแมชชีนเลิร์นนิ่งที่ใช้งานอยู่

การดำเนินการ หน่วยวัดการดําเนินงาน อัตราปริมาณการใช้
จุดสิ้นสุดของแบบจําลอง 1 ระดับจุดสิ้นสุด (เวอร์ชัน) ต่อวินาทีต่อโหนด 5 CU วินาที

ตารางด้านล่างแสดงสถานการณ์ตัวอย่างและอัตราการใช้และต้นทุนรายชั่วโมงที่สอดคล้องกัน

สถานการณ์สมมติ Description อัตราปริมาณการใช้ ค่าใช้จ่ายรายชั่วโมง
โมเดลที่มีปลายทางที่ไม่ได้ใช้งาน โมเดลเหล่านี้ไม่มีตําแหน่งข้อมูลเวอร์ชันที่ใช้งานอยู่และไม่มีการใช้ทรัพยากรที่เกี่ยวข้อง พวกเขาไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม 0 CU วินาที 0 CU ชั่วโมง
โมเดลที่มีปลายทางที่ใช้งานอยู่แต่ไม่ได้ใช้งาน โมเดลเหล่านี้มีปลายทางเวอร์ชันที่ใช้งานอยู่อย่างน้อยหนึ่งรายการ แต่หากไม่มีการรับส่งข้อมูลปกติ ทั้งหมดจะปรับขนาดเป็นศูนย์ ซึ่งช่วยลดต้นทุนโดยอัตโนมัติ 5 CU วินาที 0.42 CU ชั่วโมง
รุ่นที่มี 1 ปลายทางที่ใช้งานอยู่และปริมาณการใช้งานต่ําคงที่ โมเดลเหล่านี้มีปลายทางเวอร์ชันที่ใช้งานอยู่เพียง 1 รายการที่ให้บริการการคาดการณ์ แต่ไม่มีการรับส่งข้อมูลเพียงพอที่จะทริกเกอร์การขยายขนาดเต็มรูปแบบ โหนดเดียวสามารถให้บริการการรับส่งข้อมูลทั้งหมดได้ ปลายทางเวอร์ชันอื่นๆ อาจไม่ใช้งานหรือไม่ได้ใช้งาน 5 CU วินาที ชั่วโมง 5 CU
รุ่นที่มี 1 ปลายทางที่ใช้งานอยู่และปริมาณการใช้งานสูงคงที่ โมเดลเหล่านี้มีการคาดการณ์ตําแหน่งข้อมูลเวอร์ชันที่ใช้งานอยู่เพียง 1 รายการ โดยมีการรับส่งข้อมูลเพียงพอที่จะทริกเกอร์การขยายขนาดเต็มรูปแบบ ปลายทางเวอร์ชันอื่นๆ อาจไม่ใช้งานหรือไม่ได้ใช้งาน 15 CU วินาที ชั่วโมง 15 CU
รุ่นที่มี 5 ปลายทางที่ใช้งานอยู่และการรับส่งข้อมูลสูงคงที่ โมเดลเหล่านี้มีตําแหน่งข้อมูลเวอร์ชันที่ใช้งานอยู่ 5 ตําแหน่ง (ขีดจํากัดปัจจุบัน) ที่ให้บริการการคาดการณ์ โดยแต่ละรุ่นมีการรับส่งข้อมูลเพียงพอที่จะทริกเกอร์การขยายขนาดเต็มรูปแบบ 75 CU วินาที ชั่วโมง 75 CU

แอป Fabric Capacity Metrics แสดงการใช้ความจุทั้งหมดสําหรับการดําเนินการปลายทางแบบจําลองภายใต้ชื่อ "จุดสิ้นสุดแบบจําลอง" นอกจากนี้ ผู้ใช้สามารถดูสรุปค่าบริการสําหรับการเรียกเก็บเงินสําหรับการใช้งาน Model Endpoint ภายใต้รายการออกใบแจ้งหนี้ "ML Model Endpoint Capacity Usage CU"

การดําเนินการปลายทางของโมเดลถูกจัดประเภทเป็นการดําเนินการเบื้องหลัง

อัตราปริมาณการใช้อาจเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา Microsoft ใช้ความพยายามอย่างสมเหตุสมผลในการให้การแจ้งเตือนทางอีเมลหรือผ่านการแจ้งเตือนในผลิตภัณฑ์ การเปลี่ยนแปลงจะมีผลตามวันที่ระบุไว้ในบันทึกย่อประจํารุ่นของ Microsoft หรือบล็อก Microsoft Fabric หากมีการเปลี่ยนแปลงใดๆ กับจุดสิ้นสุดแบบจําลองในอัตราการใช้ Fabric เพิ่มหน่วยความจุ (CU) ที่จําเป็นในการใช้งานอย่างมีนัยสําคัญ ลูกค้าสามารถใช้ตัวเลือกการยกเลิกที่พร้อมใช้งานสําหรับวิธีการชําระเงินที่เลือก