aks 模組
包含將機器學習模型部署為 Azure Kubernetes Service 上的 Web 服務端點的功能。
Azure Kubernetes Service (AKS) 建議用於需要完整容器協調流程的案例,包括跨多個容器的服務探索、自動調整和協調的應用程式升級。
如需詳細資訊,請參閱將模型部署至 Azure Kubernetes Service。
類別
AksEndpoint |
注意 這是實驗性類別,可以隨時變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。 表示在Azure Kubernetes Service上執行之相同端點後方的 Web 服務版本集合。 雖然 會 AksWebservice 部署具有單一評分端點的單一服務,但 AksEndpoint 類別可讓您在相同的評分端點後方部署多個 Web 服務版本。 每個 Web 服務版本都可以設定為提供一百分比的流量,以便以受控制的方式部署模型,例如 A/B 測試。 AksEndpoint 允許從類似 AksWebservice 的模型物件進行部署。 初始化 Webservice 實例。 Webservice 建構函式會擷取與所提供工作區相關聯之 Webservice 物件的雲端標記法。 它會傳回對應至所擷取之 Webservice 物件之特定類型的子類別實例。 |
AksEndpointDeploymentConfiguration |
注意 這是實驗性類別,可以隨時變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。 表示部署在 Azure Kubernetes Service 上的服務的部署組態資訊。 使用 初始化組態物件,以將端點部署至 AKS 計算目標。 |
AksServiceAccessToken |
描述可在對 Webservice 評分要求的授權標頭中指定的存取權杖。 建立 WebServiceAccessToken 的新實例。 |
AksServiceDeploymentConfiguration |
表示部署在 Azure Kubernetes Service 上之服務的部署組態資訊。 使用 初始化組態物件以部署至 AKS 計算目標。 |
AksWebservice |
表示部署為 Azure Kubernetes Service 上 Web 服務端點的機器學習模型。 已部署的服務是從模型、腳本和相關聯的檔案建立的。 產生的 Web 服務是具有 REST API 的負載平衡 HTTP 端點。 您可以將資料傳送至此 API 並接收模型傳回的預測。 AksWebservice 會將單一服務部署到一個端點。 若要將多個服務部署到一個端點,請使用 類別 AksEndpoint 。 如需詳細資訊,請參閱將模型部署至Azure Kubernetes Service叢集。 初始化 Webservice 實例。 Webservice 建構函式會擷取與所提供工作區相關聯之 Webservice 物件的雲端標記法。 它會傳回對應至所擷取之 Webservice 物件之特定類型的子類別實例。 |
AutoScaler |
定義 AksWebservice 自動調整設定的詳細資料。 AutoScaler 組態值是使用 初始化 AKS 自動調整程式。 |
ContainerResourceRequirements |
定義 Webservice 所使用容器的資源需求。 部署或更新 Webervice 時,會指定 ContainerResourceRequirement 值。 例如,使用 初始化容器資源需求。 |
DataCollection |
定義 的 AksWebservice 資料收集組態。 初始化 DataCollection 物件。 |
LivenessProbeRequirements |
定義 Webservice 部署的即時探查時間需求。 在部署或更新 Webervice 時,會指定 LivenessProbeRequirements 組態值。
例如,使用 初始化容器資源需求。 |