具有多个终结点的 Azure 机器学习 (AML) Web 服务 REST API

Question

我一直致力于开发一个 API，以便在 Kubernetes 目标上使用 Azure 机器学习 (AML) Web 服务部署来为机器学习模型提供服务，如下所述:https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-deploy-and-where#prepare-to-deploy

我的特定用例需要的不仅仅是通过模型对数据进行简单的评分。 API 需要有多个端点来执行与模型相关的不同操作。例如，上传数据的端点、删除数据的端点、列出现有数据的端点、对先前上传的数据进行评分的端点、更改预处理参数的端点等等...

我可以构建所有这些逻辑，但我正在努力解决 AML Web 服务仅提供一个端点(以“/score”结尾的服务 URI)这一事实。有没有办法向 AML 服务添加更多端点？例如，我希望有一种方法让用户能够 POST、GET、DELETE、PUT“/data”、GET“/predictions”以及 POST、GET、DELETE、PUT“/parameters”等。

有没有办法在 AML 中做到这一点，或者这不是我想要实现的目标的正确工具？ Azure 中是否有更适合我的需求的更好解决方案？

谢谢!

Answer 1

Azure ML 允许 controlled rollout/traffic splitting ，但不直接支持您的 API 设计。

我可能需要更多地了解您的用例才能提出建议。您正在考虑实现增量学习吗？单独端点的动机是什么？

-安东