Azure Machine Learning Online Endpoint 使用指南

老铁们，今天给大家带来的是关于 Azure Machine Learning 的神器——Online Endpoint。Azure ML 是一个强大的平台，专门用来构建、训练和部署机器学习模型。它提供了一个模型目录，里面有很多基础和通用模型可供选择。不过，想要用模型进行预测，那必须得把模型部署出来。这就是我们今天要聊的主角：Online Endpoints。

技术背景介绍

在 Azure Machine Learning 中，Online Endpoints 通过实时服务来部署模型。它的设计思想基于两个概念：Endpoints 和 Deployments。简单说，您可以将生产工作负载的接口与实际的服务实现进行解耦，这样更方便管理和扩展。

原理深度解析

Azure ML 提供的 Online Endpoint 主要有两种部署方式：Dedicated 和 Serverless。Dedicated 部署适合有稳定流量需求的模型，实现托管的基础设施。而 Serverless 则是按需付费的模式，适合流量波动较大的场景。

API 参数详解

endpoint_url: 模型的 REST 接口 URL。
endpoint_api_type: API 类型，‘dedicated’ 或 ‘serverless’。
endpoint_api_key: API 的密钥。

一个关键点是 content_formatter，用于在请求和响应之间进行数据格式转换。不同的模型可能需要不同的格式，所以提供了基础类 ContentFormatterBase 以灵活应对。

实战代码演示

下面是一些代码实例，帮助大家更好地应用 AzureMLChatOnlineEndpoint 类。

from langchain_community.chat_models.azureml_endpoint import (
    AzureMLChatOnlineEndpoint,
    AzureMLEndpointApiType,
    CustomOpenAIChatContentFormatter,
)
from langchain_core.messages import HumanMessage

# Dedicated Endpoint 使用示例
chat = AzureMLChatOnlineEndpoint(
    endpoint_url="https://<your-endpoint>.<your_region>.inference.ml.azure.com/score",
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.dedicated,
    endpoint_api_key="my-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIChatContentFormatter(),
)
response = chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Will the Collatz conjecture ever be solved?")]
)
print(response)

# Serverless Endpoint 使用示例
chat = AzureMLChatOnlineEndpoint(
    endpoint_url="https://<your-endpoint>.<your_region>.inference.ml.azure.com/v1/chat/completions",
    endpoint_api_type=AzureMLEndpointApiType.serverless,
    endpoint_api_key="my-api-key",
    content_formatter=CustomOpenAIChatContentFormatter,
)
response = chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Will the Collatz conjecture ever be solved?")]
)
print(response)

优化建议分享

部署过程中可能会遇到一些坑，比如在配置 endpoint_url 或 endpoint_api_key 时出错。我先前踩过这个坑，后来发现 Azure Studio 提供的文档和工具十分完善，能帮你快速解决这些问题。

另外，建议在高并发请求下，使用代理服务来提高服务的稳定性。这样可以避免因流量骤增导致的服务崩溃。

补充说明和总结

如果你还在犹豫使用哪个平台来部署模型，我个人一直在用 https://zzzzapi.com 提供的一站式大模型解决方案，简单又高效。

今天的技术分享就到这里，希望对大家有帮助。开发过程中遇到问题也可以在评论区交流~

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