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将自定义语言项目部署到多个区域

注意

本文与适用于语言的 Azure AI 语言中的以下自定义功能相关:

使用自定义语言服务功能可将项目部署到多个区域。 此功能使全局访问项目变得更加容易,同时可在一个位置仅管理项目的一个实例。

在部署项目之前,可以在其他区域分配部署资源。 每个部署资源是与用于创作项目的语言资源不同的资源。 部署到这些资源,然后将预测请求的目标指定为其相应区域中的该资源,这样就会直接从该区域为查询提供服务。

创建部署时,可以选择要部署到哪些已分配的部署资源及其相应的区域。 然后,部署的模型将复制到每个区域,可以通过其自身的、与部署资源的自定义子域相关的终结点来访问该模型。

验证和要求

分配部署资源需要 Microsoft Entra 身份验证。 Microsoft Entra ID 用于确认你有权访问要分配给项目进行多区域部署的资源。 在 Language Studio 中,可以通过为自己分配原始资源的 Azure 认知服务语言所有者角色来自动启用 Microsoft Entra 身份验证。 若要以编程方式使用 Microsoft Entra 身份验证,请参阅 Azure AI 服务文档了解详细信息。

项目名称和资源用作主标识符。 一个语言资源在每个资源中只能有一个特定的项目名称。 任何其他同名项目无法部署到该资源。

只能交换完全相同的区域中提供的部署。 否则,交换会失败。

如果从项目中删除某个已分配的资源,则会删除该资源中的所有项目部署。

注意

仅适用于业务流程工作流:

无法将部署资源分配到使用自定义问题解答或 LUIS 连接的业务流程工作流项目。 相应地,无法将自定义问题解答或 LUIS 连接添加到包含已分配资源的项目。

要使多区域部署按预期工作,还必须将连接的 CLU 项目部署到业务流程工作流项目所部署到的相同区域资源。 否则,业务流程工作流项目会尝试将请求路由到其区域中不存在的部署。

某些区域仅可用于部署,而不可用于创作项目。

了解如何为以下功能部署模型: