Azure ML Pipeline Endpoint

Azure ML ‘de tasarladıgımız bir Pipeline’ı asagıdaki sekilde publish edebiliriz.

Bir Pibeline’ı publish ettiğimizde, bir REST Endpoint oluşur. Oluşan bu REST Endpoint’i herhangi bir yerden tetikleyerek job’u uzaktan çalıştırabiliriz.

Pipeline Endpoint’lerinin listesini asagıda gösterilen menuden görebiliriz.

İlgili Endpoint’i tıkladıgımızda REST Endpoint’in oluştugunu görürüz.

Bu REST Endpoint’i kullanmamız için öncelikle Authenticate olmamız gerekir. Bu nedenle “Bearer Token” ‘ ı elde etmemiz lazım. Bu işlem için aşağıdaki kısımda biraz kod yazmamız gerekiyor.

Yeni bir Notebook sayfasında asagıdaki kodu çalıştırdıgımızda bize “Bearer Token”’ı verecektir.

from azureml.core.authentication import InteractiveLoginAuthentication

interactive_auth = InteractiveLoginAuthentication()

auth_header = interactive_auth.get_authentication_header()

print(auth_header)

Not: Yukarıdaki sekilde Bearer Token’i olusturdugumuzda onceki Token geçerliliğini yitirir.

Buradaki REST Endpoint’e baglanmak için “Postman” uygulamasını kullanabiliriz. Resimdeki sekilde REST Endpoint adresini URL alanına kopyalayalım. Sonrasında “Authorization” kısmında “Bearer Token” secelim ve elde ettiğimiz “Key” ’i, “Token” kutucugunun içine kopyalayalım.

Body kısmına asagıdaki json’nın içeriğini girip SEND butonuna bastıgımızda “Jobs” menusu altında yeni bir job tetiklenmiş olacak.

json={“ExperimentName”: “Notebook-MD-Tutorial-Batch-Scoring”,

“ParameterAssignments”: {“process_count_per_node”: 6}})

Böylece publish ettiğimiz pipeline’nımızı, bu REST Endpoint ile istediğimiz yerden tekrar çalışmasını tetikleyebiliriz.