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Azure 機械学習ワークスペースに推論パイプラインをデプロイする作業を行っています。

いくつかの を使用してパイプラインを作成しましたが、PythonScriptStepCI/CD を使用してパイプラインの公開を自動化したいと考えています。

参照: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-pipelines#publish-a-pipeline

pipeline = Pipeline(workspace=workspace, steps=[step1, step2])
pipeline_endpoint = pipeline.publish(name='deployment-test', version=1)

公開するたびに新しいエンドポイントが作成されますが、コンシューマー側で何も変更する必要がないように、既存のエンドポイントにデプロイしたいと考えています。

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私はあなたと同じ問題を抱えていましたが、次のようにして問題を解決しました。

最初にエンドポイントを初期化します。

pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=steps)
published = pipeline.publish(
            name="name"
        )
pipeline_endpoint = PipelineEndpoint.publish(
            workspace=ws,
            name="My endpoint name",
            pipeline=published,
            description="Endpoint to my pipeline",
       )
pipeline_endpoint.add_default(published)

次回これを実行するときは、代わりに次を実行します。

pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=steps)
published = pipeline.publish(
            name="name"
)
pipeline_endpoint = PipelineEndpoint.get(
     workspace=ws, name="My endpoint name"
)
pipeline_endpoint.add_default(published)

add_default は、パイプラインの最新バージョンがエンドポイントで使用されることを確認します。

于 2021-06-03T11:53:03.797 に答える