ML modeli uç noktalarıyla gerçek zamanlı tahminler sunma (Önizleme)

Önemli

Bu özellik önizleme aşamasındadır.

Microsoft Fabric güvenli, ölçeklenebilir ve kullanımı kolay çevrimiçi uç noktalarla ML modellerinden gerçek zamanlı tahminler sunmanızı sağlar. Bu uç noktalar çoğu Fabric modelin yerleşik özellikleri olarak kullanılabilir ve tam olarak yönetilen gerçek zamanlı dağıtımları başlatmak için kurulum gerektirmez.

Genel kullanıma yönelik REST API ile model uç noktalarını etkinleştirebilir, yapılandırabilir ve sorgulayabilirsiniz. Ayrıca, model uç noktalarını etkinleştirmek ve tahminleri anında önizlemek için düşük kodlu bir deneyim kullanarak doğrudan Fabric arabiriminden kullanmaya başlayabilirsiniz.

Önkoşullar

• Makine öğrenmesi modeli uç noktaları kiracınızda varsayılan olarak etkinleştirilir. Yöneticiniz bu özelliği devre dışı bırakmak isterse, Fabric yönetici portalında ML modeli uç noktaları için kiracı anahtarını devre dışı bırakabilir.

Sınırlamalar

• Uç noktalar şu anda Keras, LightGBM, Sklearn ve XGBoost gibi sınırlı sayıda ML modeli için kullanılabilir.
• Uç noktalar şu anda tensor tabanlı şemaları olan veya şeması olmayan modeller için kullanılamamaktadır.

Uyarı

Ocak 2026 itibarıyla makine öğrenmesi uç noktaları artık AutoML tarafından eğitilen modelleri desteklemektedir. Bu önceki sınırlama kaldırılmıştır.

Model uç noktalarını kullanmaya başlama

Fabric'daki ML modelleri, gerçek zamanlı tahminler sunmak için kullanılabilecek çevrimiçi uç noktalarla önceden oluşturulmuş olarak gelir. Her kayıtlı model sürümü, Fabric arabirimindeki "Uç nokta ayrıntıları" başlığı altında bulunabilen ayrılmış bir uç nokta URL'sine sahiptir. Bu URL, belirli bir sürümü (örneğin, /versions/1/score) belirten bir alt yol ile sona erer.

Model uç noktaları aşağıdaki özelliklere sahiptir:

Emlak	Açıklama	Varsayılan
Varsayılan sürüm	Bu özellik (Yes veya No) sürümün gerçek tahminleri sunma için modelin varsayılan değeri olarak ayarlanıp ayarlanmadığını gösterir. Varsayılan sürümü modelin ayarlarından özelleştirebilirsiniz.	No
Statü	Bu özellik, uç noktanın tahminleri sunmak için hazır olup olmadığını gösterir. Durum Inactive, Activating, Active, Deactivating veya Failed olabilir. Yalnızca etkin uç noktalar tahminlere hizmet edebilir.	Inactive
Otomatik uyku	Bu özellik (On veya Off) etkin olduğunda uç noktanın trafik olmadığında kapasite kullanımını sıfıra düşürmesi gerekip gerekmediğini belirtir. Otomatik uyku açıksa, uç nokta gelen istekler olmadan beş dakika sonra boşta durumuna girer. Boşta olan uç noktayı uyandırmak için ilk çağrı kısa bir gecikme gerektirir.	On

Model uç noktalarını etkinleştirme

Model uç noktalarını doğrudan Fabric arabiriminden etkinleştirebilirsiniz. Gerçek zamanlı tahminler sunmak istediğiniz sürüme gidin ve şeritten "Sürüm uç noktasını etkinleştir" seçeneğini belirleyin.

Bir bildirim iletisi, Fabric'in uç noktanızı tahminlere hizmet etmeye hazır hale getirdiğini ve uç noktanın durumunun da "Etkinleştiriliyor" olarak değiştiğini gösterir. Arka planda, modelinizi barındırmak için Fabric, temel kapsayıcı altyapısını başlatır. Birkaç dakika içinde uç noktanız tahminlere hizmet etmeye hazır olur.

Her uç noktanın gerçek zamanlı tahminlere hazır olup olmadığını belirten bir durumu vardır:

Statü	Açıklama
Inactive	Uç birimi, gerçek zamanlı tahminler sunmak üzere etkinleştirilmemiş ve Fabric kapasitesini kullanmıyor.
Activating	Uç nokta gerçek zamanlı tahminlere hizmet etmek için yapılandırılıyor. Arka planda, Fabric modeli barındırmak için temel kapsayıcı altyapısını ayarlar. Birkaç dakika içinde uç nokta etkin olur.
Active	Uç nokta gerçek zamanlı tahminlere hizmet etmeye hazırdır. Arka planda, Fabric temel altyapıyı yönetir ve gelen trafiğe göre kaynak kullanımını ölçeklendirebilir. Daha yüksek trafik, daha yüksek Fabric kapasite kullanımına neden olur.
Deactivating	Uç nokta devre dışı bırakılıyor, böylece artık gerçek zamanlı tahminlerde bulunmaz veya Fabric kapasitesini kullanmaz. Arka planda, Fabric temel kapsayıcı altyapısını parçalar.

Uyarı

ML modelleri aynı anda beş sürüme kadar etkin uç noktaları destekleyebilir. Altıncı sürümden gelen tahminleri sunmak için önce etkin uç noktayı devre dışı bırakmanız gerekir.

Model uç noktalarını yönetme

Modelinizin etkin uç noktalarına genel bir bakış için arabirimdeki şeritten "Uç noktaları yönet"i seçin. Her model, seçtiğiniz bir sürümden tahminler sunan özelleştirilebilir bir varsayılan uç noktaya sahiptir. Ayarlar bölmesindeki açılan seçiciyi kullanarak varsayılan sürümü güncelleştirebilirsiniz.

Önemli

Kullanmayı planlıyorsanız varsayılan özelliği etkin bir sürüme ayarladığınızdan emin olun. Varsayılan özellik ayarlanmadıysa veya etkin olmayan bir sürüme ayarlandıysa, varsayılan uç noktaya yapılan çağrılar başarısız olur.

Etkin uç noktaları olan tüm sürümler modelin uç nokta ayarları altında listelenir. Değiştiriciyi "Açık" veya "Kapalı" olarak ayarlayarak her uç noktanın otomatik uyku özelliğini değiştirebilirsiniz.

Tavsiye

Otomatik uyku açık olan aktif uç noktalar, trafik olmadan beş dakika sonra boşta moduna geçer ve onları uyandırmak için yapılan ilk çağrıda kısa bir gecikme yaşanır. Üretimdeki uç noktalar için bu özelliği kapatmak isteyebilirsiniz.

Gerçek zamanlı tahminler için model uç noktalarını sorgulama

Model uç noktaları, Fabric'de düşük kod deneyimiyle anında test için kullanılabilir. Etkin uç nokta içeren bir sürüme gidin ve arabirimdeki şeritten "Önizleme tahminleri"ni seçin. Modelin giriş imzası ile eşleşen form alanlarını kullanarak uç noktaya örnek istekler gönderebilir ve gerçek zamanlı olarak örnek tahminler alabilirsiniz.

Form alanlarını rastgele örnek değerlerle doldurmak için "Otomatik Doldur" seçeneğini belirleyin. Uç noktayı birden çok girişle test etmek için daha fazla form değeri kümesi ekleyebilirsiniz. Uç noktaya örnek isteğinizi göndermek için "Tahminleri al" seçeneğini belirleyin.

Örnek istekleri JSON yükleri olarak biçimlendirmeyi tercih ediyorsanız, görünümü değiştirmek için açılan seçiciyi kullanın.

Model uç noktalarını devre dışı bırakma

Model uç noktalarını doğrudan Fabric arabiriminden devre dışı bırakabilirsiniz. Artık gerçek zamanlı tahminlerde bulunmanız gerekmeyen bir sürüme gidin ve arabirimdeki şeritten "Sürüm uç noktasını devre dışı bırak" seçeneğini belirleyin.

Fabric etkin dağıtımınızı dağıttığını ve uç noktanın durumunun "Devre dışı bırakılıyor" olarak değiştiğini gösteren bir bildirim iletisi. Uç nokta, yeniden etkinleştirmediğiniz sürece gerçek zamanlı tahminlere artık hizmet vermez.

Modelin ayarlar bölmesinden birden çok sürüm için uç noktaları aynı anda devre dışı bırakabilirsiniz. Arabirimdeki şeritten "Uç noktaları yönet" seçeneğini belirleyin ve devre dışı bırakmak için bir veya daha fazla etkin uç nokta seçin.

Tüketim oranı

Etkin model uç noktalarını barındırmak Fabric Kapasite Birimlerini (RU) kullanır. Uç noktalar işlem düğümlerinde çalışır ve gelen trafiğe göre otomatik olarak üç düğüme kadar ölçeklendirilebilir. Bir uç nokta etkinken faturalama düğüm başına hesaplanır. Aşağıdaki tabloda etkin bir Machine Learning modeli uç noktası için CU tüketimi gösterilmektedir.

İşlem	İşlem Ölçü Birimi	Tüketim oranı
model uç noktası	Düğüm başına saniyede 1 model uç noktası (versiyon)	5 CU saniye

Aşağıdaki tabloda örnek senaryolar ve buna karşılık gelen tüketim oranları ve saatlik maliyetler gösterilmektedir.

Senaryo	Açıklama	Tüketim oranı	Saatlik Maliyet
Etkin Olmayan Uç Noktaları Olan Modeller	Bu modellerin etkin sürüm uç noktaları ve ilişkili kaynak kullanımı yoktur. Ek ücret uygulanmaz.	0 CU saniye	0 CU Saat
Etkin ancak Boşta Uç Noktaları olan modeller	Bu modellerin bir veya daha fazla etkin sürüm uç noktası vardır, ancak normal trafik olmadan bunların tümü sıfıra ölçeklendirilerek maliyetleri otomatik olarak azaltır.	5 CU saniye	0,42 CU Saat
1 Etkin Uç Nokta ve Sabit Düşük Trafikli Modeller	Bu modellerin tahminleri sunan yalnızca bir etkin sürüm uç noktasına sahiptir, ancak tam bir ölçek genişlemesini tetiklemek için yeterli trafik yoktur. Bir düğüm tüm trafiğe hizmet verebilir. Diğer sürüm uç noktaları etkin olmayabilir veya boşta olabilir.	5 CU saniye	5 CU Saati
1 Etkin Uç Nokta ve Sabit Yüksek Trafikli Modeller	Bu modellerde tahmin sunan yalnızca 1 aktif sürüm uç noktası vardır ve tam ölçek genişletmesini tetiklemek için yeterli trafik bulunmaktadır. Diğer sürüm uç noktaları etkin olmayabilir veya boşta bekliyor olabilir.	15 CU saniye	15 CU Saati
5 Etkin Uç Nokta ve Sabit Yüksek Trafikli Modeller	Bu modellerin tahminleri sunan 5 aktif sürüm uç noktası (geçerli sınır) vardır ve her birinin tam ölçek genişletmeyi tetiklemek için yeterli trafik vardır.	75 CU saniye	75 CU Saati

Fabric Capacity Metrics uygulaması model uç noktası işlemleri için toplam kapasite kullanımını "Model Uç Noktası" adı altında görüntüler. Buna ek olarak, kullanıcılar "ML Model Uç Noktası Kapasitesi Kullanımı CU" faturalama öğesi altında Model Uç Noktası kullanımı için faturalama ücretlerinin özetini görüntüleyebilir.

Model uç noktası işlemi arka plan işlemleri olarak sınıflandırılır.

Tüketim oranları herhangi bir zamanda değişebilir. Microsoft, e-posta veya ürün içi bildirim yoluyla bildirim sağlamak için makul çabayı gösterir. Değişiklikler, Microsoft Sürüm Notları'nda veya Microsoft Fabric Blogunda belirtilen tarihte geçerli olacaktır. Fabric Tüketim Oranı'ndaki model uç noktasında yapılan herhangi bir değişiklik, kullanmak için gereken Kapasite Birimlerini (CU) önemli ölçüde artırırsa, müşteriler seçilen ödeme yöntemi için sağlanan iptal seçeneklerini kullanabilir.

İlgili içerik

• ML modeli uç noktası REST API'siyle program aracılığıyla uç noktaları yönetin ve sorgular.
• Gerçek zamanlı veri zenginleştirmesi için Dataflow 2. Nesil'den model uç noktalarını çağır.
• Fabric not defterlerinde PREDICT işlevi ile toplu tahminler oluşturun.
• Fabric'da model eğitimi ve denemesi hakkında daha fazla bilgi edinin.
• İhtiyacınız olan bir özelliği kaçırdık mı? Fabric Ideas forumu üzerinden önerin.