Aracılığıyla paylaş

Konuşma müşteri kaynaklarını yedekleme ve kurtarma

Konuşma hizmeti çeşitli bölgelerde kullanılabilir. Konuşma kaynak anahtarları tek bir bölgeye bağlıdır. Bir anahtar aldığınızda, verilerinizin, modelinizin ve dağıtımlarınızın bulunduğu belirli bir bölgeyi seçersiniz.

Özelleştirilmiş konuşma modelleri, özel ses yazı tipleri ve konuşmacı tanıma ses profilleri gibi müşteri tarafından oluşturulan veri varlıkları için veri kümeleri de yalnızca hizmet tarafından dağıtılan bölgede kullanılabilir. Bu tür varlıklar şunlardır:

Özel konuşma

  • Ses/metin verilerini eğitma
  • Ses/metin verilerini test etme
  • Özelleştirilmiş konuşma modelleri
  • Günlük verileri

Özel ses

  • Ses/metin verilerini eğitma
  • Ses/metin verilerini test etme
  • Özel ses yazı tipleri

Konuşmacı Tanıma

  • Konuşmacı kayıt sesi
  • Konuşmacı ses imzası

Bazı müşteriler konuşma sentezi için ses veya standart seslerin dökümünü almak için varsayılan uç noktalarımızı kullanırken, diğer müşteriler özelleştirme için varlıklar oluşturur.

Bu varlıklar düzenli olarak ve depolar tarafından otomatik olarak yedeklenir, bu nedenle bir bölge kullanılamaz duruma gelirse veri kaybı olmaz . Ancak, bölge kesintisi olduğunda hizmet sürekliliğini sağlamak için adımlar atmalısınız.

Hizmet kullanılabilirliğini izleme

Varsayılan uç noktaları kullanıyorsanız, istemci kodunuzu hataları izleyecek şekilde yapılandırmanız gerekir. Hatalar devam ederse Konuşma için AI Foundry kaynağınız olan başka bir bölgeye yönlendirmeye hazır olun.

İstemcinizi hataları izleyecek şekilde yapılandırmak için şu adımları izleyin:

  1. Bölgesel olarak kullanılabilir uç noktaların listesini belgelerimizde bulabilirsiniz.

  2. Listeden bir birincil ve bir veya daha fazla ikincil/yedekleme bölgesi seçin.

  3. Azure portalından her bölge için Konuşma hizmeti kaynakları oluşturun.

    • Belirli bir kota ayarladıysanız, yedekleme bölgelerinde aynı kotayı ayarlamayı da düşünebilirsiniz. Konuşma hizmeti Kotaları ve Sınırları'ndaki ayrıntılara bakın.

  4. Her bölgenin kendi STS belirteç hizmeti vardır. Birincil bölge ve tüm yedekleme bölgeleri için istemci yapılandırma dosyanızın şunları bilmesi gerekir:

  5. Kodunuzu bağlantı hatalarını (genellikle bağlantı zaman aşımları ve hizmet kullanılamıyor hataları) izlemek üzere yapılandırın. C# dilindeki örnek kod: GitHub: Bölgeler arasında geçiş yapmak için olası bir adayı göstermek için Örnek ekleme.

    • Ağlar geçici hatalarla karşılaştığından, tek bağlantı sorunu oluşumları için öneri yeniden denemektir.
    • Kalıcılık için trafiği yeni STS belirteç hizmetine ve Konuşma hizmeti uç noktasına yönlendirin. Metin okuma için örnek koda başvurun: GitHub: TTS genel ses değiştirme bölgesi.

Bu kullanım türü için bölgesel hatalardan kurtarma anlık ve düşük maliyetli olabilir. Gereken tek şey, bu işlevselliğin istemci tarafında geliştirilmesidir. Ses akışının yedeklenmediğini varsayarak oluşan veri kaybı en düşük düzeyde olacaktır.

Özel uç nokta kurtarma

Bir bölgedeki veri varlıkları, modeller veya dağıtımlar başka bir bölgede görünür veya erişilebilir hale getirilemez.

Konuşma hizmeti kaynaklarını varsayılan uç noktalar için kullanılan adımları izleyerek hem ana hem de ikincil bölgede oluşturmanız gerekir.

Özel konuşma

Özel konuşma hizmeti otomatik yük devretmeyi desteklemez. İstemci kodunuzda uygulanan el ile veya otomatik yük devretmeye hazırlanmak için aşağıdaki adımları öneririz. Bu adımlarda, özel modelleri ikincil bir bölgede çoğaltacaksınız. Bu hazırlıkla, birincil bölge başarısız olduğunda istemci kodunuz ikincil bölgeye geçebilir.

  1. Özel modelinizi tek bir ana bölgede (Birincil) oluşturun.
  2. Özel modeli hazırlanan tüm bölgelere (İkincil) çoğaltmak için Models_CopyTo işlemini çalıştırın.
  3. Kopyalanan modeli yüklemek ve ikincil bölgede yeni bir uç nokta oluşturmak için Speech Studio'ya gidin. Özel konuşma modeli dağıtma bölümünde yeni bir modelin nasıl dağıtılacağına bakın.
    • Belirli bir kota ayarladıysanız, yedekleme bölgelerinde aynı kotayı ayarlamayı da göz önünde bulundurun. Konuşma hizmeti Kotaları ve Sınırları'ndaki ayrıntılara bakın.
  4. İstemcinizi varsayılan uç nokta kullanımındaki gibi kalıcı hatalarda yük devretme için yapılandırın.

İstemci kodunuz birincil bölgenizde dağıtılan modellerinizin kullanılabilirliğini izleyebilir ve birincil başarısız olduğunda ses trafiğini ikincil bölgeye yönlendirebilir. Gerçek zamanlı yük devretmeye ihtiyacınız yoksa, el ile yük devretmeye hazırlanmak için yine de bu adımları izleyebilirsiniz.

Çevrimdışı yük devretme

Gerçek zamanlı yük devretmeye ihtiyacınız yoksa, bu görevlerin tamamlanmasının zaman alacağını anlayarak verilerinizi içeri aktarmaya, modellerinizi daha sonra ikincil bölgede oluşturmaya ve dağıtmaya karar vekleyebilirsiniz.

Yük devretme süresi gereksinimleri

Bu bölümde zamanlama hakkında genel yönergeler sağlanmaktadır. Zaman, temsili bir test veri kümesi kullanılarak çevrimdışı yük devretmeyi tahmin etmek için kaydedildi.

  • Yeni bölgeye veri yükleme: 15 dk
  • Akustik/dil modeli oluşturma: 6 saat (veri hacmine bağlı olarak)
  • Model değerlendirmesi: 30 dakika
  • Uç nokta dağıtımı: 10 dakika
  • Model kopyalama API çağrısı: 10 dakika
  • İstemci kodu yeniden yapılandırma ve dağıtım: İstemci sistemine bağlı olarak

Yine de gerçek zamanlı gereksinimleri olan üretim modelleri için birincil ve ikincil bölge anahtarları oluşturmanız önerilir.

Özel ses

Özel ses otomatik yük devretmeyi desteklemez. Bu iki seçenekle gerçek zamanlı sentez hatalarını işleyebilir.

1. Seçenek: Aynı bölgedeki genel sese yük devretme.

Özel ses gerçek zamanlı sentezi başarısız olduğunda, genel bir sese yük devretme (istemci örnek kodu: GitHub: genel sese özel ses yük devretme).

Kullanılabilir genel sesleri kontrol edin. Ayrıca, farklı bir sese veya farklı bir bölgeye yük devretmek isterseniz yukarıdaki örnek kodu değiştirebilirsiniz.

Seçenek 2: Başka bir bölgedeki özel sese yük devretme.

  1. Özel sesinizi tek bir ana bölgede (birincil) oluşturun ve dağıtın.

  2. Özel ses modelinizi Speech Studio'da başka bir bölgeye (ikincil bölge) kopyalayın.

  3. Speech Studio'ya gidin ve ikincil bölgedeki Konuşma kaynağına geçin. Kopyalanan modeli yükleyin ve yeni bir uç nokta oluşturun.

  4. İstemcinizi ikincil bölgeye yük devredecek şekilde yapılandırın. Bkz. C#: GitHub'da örnek kod: ikincil bölgeye özel ses yük devretme.

Konuşmacı tanıma

Konuşmacı tanıma, işlemleri otomatik olarak yük devretmek için Azure eşleştirilmiş bölgelerini kullanır. Konuşmacı kayıtları ve ses imzaları, veri kaybını önlemek ve kesinti olması durumunda kullanılmak üzere düzenli olarak yedeklenir.

Kesinti sırasında konuşmacı tanıma hizmeti otomatik olarak eşleştirilmiş bir bölgeye yük devredilir ve ana bölge yeniden çevrimiçi olana kadar istekleri işlemeye devam etmek için yedeklenen verileri kullanır.