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使用批处理终结点从 Fabric 运行 Azure 机器学习模型（预览版）

适用范围：Azure CLI ml 扩展 v2（最新版）Python SDK azure-ai-ml v2（最新版）

本文介绍如何从 Microsoft Fabric 使用 Azure 机器学习批处理部署。 尽管工作流使用部署到批处理终结点的模型，但它也支持从 Fabric 使用批处理管道部署。

重要

此功能目前处于公开预览状态。 此预览版在提供时没有附带服务级别协议，我们不建议将其用于生产工作负荷。 某些功能可能不受支持或者受限。

有关详细信息，请参阅 Microsoft Azure 预览版补充使用条款。

先决条件

• 获取 Microsoft Fabric 订阅。 或者注册免费的 Microsoft Fabric 试用版。
• 登录 Microsoft Fabric。
• Azure 订阅。 如果没有 Azure 订阅，请在开始操作前先创建一个免费帐户。 试用免费版或付费版 Azure 机器学习。
• 一个 Azure 机器学习工作区。 如果你没有帐户，请使用如何管理工作区中的步骤创建一个。
  • 确保你在工作区中具有以下权限：
    • 创建/管理批处理终结点和部署：使用允许 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/batchEndpoints/* 的所有者角色、参与者角色或自定义角色。
    • 在工作区资源组中创建 ARM 部署：在部署工作区的资源组中使用允许 Microsoft.Resources/deployments/write 的所有者角色、参与者角色或自定义角色。
• 一个部署到批处理终结点的模型。 如果你没有这种模型，请使用在批处理终结点中部署评分模型中的步骤创建一个。
• 下载 heart-unlabeled.csv 示例数据集以用于评分。

体系结构

Azure 机器学习无法直接访问 Fabric 的 OneLake 中存储的数据。 不过，你可以使用 OneLake 的功能在 Lakehouse 中创建快捷方式，以读取和写入存储在 Azure Data Lake Gen2 中的数据。 由于 Azure 机器学习支持 Azure Data Lake Gen2 存储，因此，此设置允许你同时使用 Fabric 和 Azure 机器学习。 数据体系结构如下：

配置数据访问权限

若要允许 Fabric 和 Azure 机器学习读取和写入相同的数据而无需复制数据，可以利用 OneLake 快捷方式和 Azure 机器学习数据存储。 通过将 OneLake 快捷方式和数据存储指向同一存储帐户，可以确保 Fabric 和 Azure 机器学习读取和写入相同的基础数据。

在本部分，你将创建或标识一个存储帐户，用于存储批处理终结点将使用的信息，以及 Fabric 用户将在 OneLake 中看到的信息。 Fabric 仅支持启用了分层名称的存储帐户，例如 Azure Data Lake Gen2。

创建存储帐户的 OneLake 快捷方式

1. 在 Fabric 中打开“Synapse 数据工程”体验。

2. 在左侧面板中，选择你的 Fabric 工作区以将其打开。

3. 打开用于配置连接的湖屋。 如果你没有湖屋，请转到“数据工程”体验来创建一个湖屋。 在此示例中，你将使用名为 trusted 的湖屋。

4. 在左侧导航栏中，打开“文件”对应的“更多选项”，然后选择“新建快捷方式”打开向导。

   

5. 选择“Azure Data Lake Storage Gen2”选项。

   

6. 在“连接设置”部分，粘贴与 Azure Data Lake Gen2 存储帐户关联的 URL。

   

7. 在“连接凭据”部分：

   1. 对于“连接”，请选择“创建新连接”。
   2. 对于“连接名称”，请保留默认填充的值。
   3. 对于“身份验证类型”，请选择“组织帐户”，以通过 OAuth 2.0 使用已连接用户的凭据。
   4. 选择“登录”进行登录。

8. 选择下一步。

9. 如果需要，请配置相对于存储帐户的快捷方式路径。 使用此设置来配置快捷方式将指向的文件夹。

10. 配置快捷方式的“名称”。 此名称将是湖屋中的路径。 在此示例中，请将快捷方式命名为 datasets。

11. 保存更改。

创建指向存储帐户的数据存储

1. 打开 Azure 机器学习工作室。

2. 转到你的 Azure 机器学习工作区。

3. 转到“数据”部分。

4. 选择“数据存储”选项卡。

5. 选择创建。

6. 按如下所述配置数据存储：

   1. 对于“数据存储名称”，请输入 trusted_blob。

   2. 对于“数据存储类型”，请选择“Azure Blob 存储”。

      提示

      为何应配置 Azure Blob 存储而不是 Azure Data Lake Gen2？ 批处理终结点只能将预测结果写入 Blob 存储帐户。 但是，每个 Azure Data Lake Gen2 存储帐户也是一个 Blob 存储帐户；因此，它们可以互换使用。

   3. 使用“订阅 ID”、“存储帐户”和“Blob 容器”（文件系统）从向导中选择存储帐户。

      

   4. 选择创建。

7. 确保运行批处理终结点的计算有权装载此存储帐户中的数据。 尽管访问权限仍由调用终结点的标识授予，但运行批处理终结点的计算需要有权装载你提供的存储帐户。 有关详细信息，请参阅访问存储服务。

上传示例数据集

上传一些示例数据以供终结点用作输入：

1. 转到你的 Fabric 工作区。

2. 选择在其中创建了快捷方式的湖屋。

3. 转到 datasets 快捷方式。

4. 创建一个文件夹用于存储你要评分的示例数据集。 将该文件夹命名为 uci-heart-unlabeled。

5. 使用“获取数据”选项，并选择“上传文件”以上传示例数据集 heart-unlabeled.csv。

   

6. 上传示例数据集。

   

7. 示例文件现在可供使用。 请记下该文件的保存位置的路径。

创建 Fabric 到批量推理的管道

在本部分，你将在现有 Fabric 工作区中创建 Fabric 到批量推理的管道，并调用批处理终结点。

1. 使用主页面左下角的体验选择器图标返回“数据工程”体验（如果已离开该体验）。

2. 打开你的 Fabric 工作区。

3. 在主页的“新建”部分，选择“数据管道”。

4. 为管道命名并选择“创建”。

   

5. 在设计器画布的工具栏中选择“活动”选项卡。

6. 选择该选项卡末尾的“更多选项”，然后选择“Azure 机器学习”。

   

7. 转到“设置”选项卡并如下所述配置活动：

   1. 选择“Azure 机器学习连接”旁边的“新建”，以便与包含你的部署的 Azure 机器学习工作区建立新连接。

      

   2. 在创建向导的“连接设置”部分，指定“订阅 ID”、“资源组名称”和“工作区名称”（你的终结点已部署在这些位置）的值。

      

   3. 在“连接凭据”部分，选择“组织帐户”作为连接的“身份验证类型”值。 “组织帐户”使用已连接用户的凭据。 或者，你可以使用“服务主体”。 在生产设置中，我们建议使用服务主体。 无论身份验证类型如何，都请确保与连接关联的标识有权调用你部署的批处理终结点。

      

   4. 保存连接。 选择连接后，Fabric 会自动填充所选工作区中的可用批处理终结点。

8. 对于“批处理终结点”，请选择要调用的批处理终结点。 在此示例中，请选择“heart-classifier-...”。

   

   “批处理部署”部分会自动填充终结点下的可用部署。

9. 对于“批处理部署”，请根据需要从列表中选择特定的部署。 如果你不选择部署，Fabric 将调用终结点下的“默认”部署，从而允许批处理终结点创建者决定要调用哪个部署。 在大多数情况下，可以保留此默认行为。

   

配置批处理终结点的输入和输出

在本部分，你将配置批处理终结点的输入和输出。 批处理终结点的输入提供运行流程所需的数据和参数。 Fabric 中的 Azure 机器学习批处理管道支持模型部署和管道部署。 提供的输入数量和类型取决于部署类型。 在此示例中，使用的模型部署只需一个输入并生成一个输出。

有关批处理终结点输入和输出的详细信息，请参阅了解批处理终结点中的输入和输出。

配置输入部分

如下所述配置“作业输入”部分：

1. 展开“作业输入”部分。

2. 选择“新建”以将新的输入添加到终结点。

3. 将输入命名为 input_data。 由于使用的是模型部署，因此可以使用任意名称。 但是，对于管道部署，需要指明模型所需的输入的确切名称。

4. 选择刚刚添加的输入旁边的下拉菜单以打开输入的属性（名称和值字段）。

5. 在“名称”字段中输入JobInputType，指明你要创建的输入类型。

6. 在“值”字段中输入 UriFolder，指明输入是文件夹路径。 此字段支持的其他值包括“UriFile”（文件路径）或“Literal”（任何文本值，例如字符串或整数）。 需要使用部署所需的正确类型。

7. 选择属性旁边的加号可为此输入添加另一个属性。

8. 在“名称”字段中输入 Uri，指明数据的路径。

9. 在“值”字段中输入 azureml://datastores/trusted_blob/datasets/uci-heart-unlabeled，即数据的查找路径。 在此处，请使用指向存储帐户的路径，该存储帐户已同时链接到 Fabric 中的 OneLake 和 Azure 机器学习。 azureml://datastores/trusted_blob/datasets/uci-heart-unlabeled 是 CSV 文件的路径，其中包含部署到批处理终结点的模型所需的输入数据。 也可以使用存储帐户的直接路径，例如 https://<storage-account>.dfs.azure.com。

   

   提示

   如果输入的类型为“文本”，请将属性 Uri 替换为“Value”。

如果终结点需要更多输入，请对每个终结点重复上述步骤。 在此示例中，模型部署只需要一个输入。

配置输出部分

如下所述配置“作业输出”部分：

1. 展开“作业输出”部分。

2. 选择“新建”，为终结点添加新输出。

3. 将输出命名为 output_data。 由于使用的是模型部署，因此可以使用任意名称。 但是，对于管道部署，需要指明模型生成的输出的确切名称。

4. 选择刚刚添加的输出旁边的下拉菜单以打开输出的属性（名称和值字段）。

5. 在“名称”字段中输入JobOutputType，指明你要创建的输出类型。

6. 在“值”字段中输入 UriFile，指明输出是文件路径。 此字段的另一个受支持值是 UriFolder（文件夹路径）。 与作业输入部分不同，不支持将 Literal（任何文本值，例如字符串或整数）用作输出。

7. 选择属性旁边的加号可为此输出添加另一个属性。

8. 在“名称”字段中输入 Uri，指明数据的路径。

9. 在“值”字段中输入 @concat(@concat('azureml://datastores/trusted_blob/paths/endpoints', pipeline().RunId, 'predictions.csv')，即输出应放置到的路径。 Azure 机器学习批处理终结点仅支持使用数据存储路径作为输出。 由于输出必须唯一以避免冲突，因此你使用了动态表达式 @concat(@concat('azureml://datastores/trusted_blob/paths/endpoints', pipeline().RunId, 'predictions.csv') 来构造路径。

   

如果终结点返回更多输出，请对每个终结点重复上述步骤。 在此示例中，模型部署只生成一个输出。

（可选）配置作业设置

还可以通过添加以下属性来配置“作业设置”：

对于模型部署：

设置	说明
MiniBatchSize	批大小。
ComputeInstanceCount	要从部署中请求的计算实例数。

对于管道部署：

设置	说明
ContinueOnStepFailure	指示管道在发生故障后是否应停止处理节点。
DefaultDatastore	指示要用于输出的默认数据存储。
ForceRun	指示管道是否应强制所有组件运行，即使可以从先前的运行推断输出。

配置后，可以测试管道。

相关链接

• 在批处理部署中使用低优先级 VM
• 批处理终结点上的授权
• 批处理终结点中的网络隔离