基于 Azure 机器学习事件触发应用程序、进程或 CI/CD 工作流

Artículo
04/23/2024

本文介绍如何基于 Azure 机器学习事件设置事件驱动的应用程序、进程或 CI/CD 工作流。例如，当使用 Azure 事件网格检测到某些条件时，故障通知电子邮件或 ML 管道会运行。

Azure 机器学习管理机器学习进程的整个生命周期，包括模型训练、模型部署和监视。可以借助现代无服务器体系结构，使用事件网格对 Azure 机器学习事件做出反应，例如完成训练运行、注册和部署模型以及检测数据偏移。然后，可以订阅和使用事件，例如运行状态更改、运行完成、模型注册、模型部署以及工作区中的数据偏移检测。

何时将事件网格用于事件驱动的操作：

在运行失败和运行完成时发送电子邮件
注册模型后使用 Azure 函数
将事件从 Azure 机器学习流式传输到各种终结点
检测到偏移时触发 ML 管道

重要

本文中标记了“（预览版）”的项目目前为公共预览版。该预览版在提供时没有附带服务级别协议，建议不要将其用于生产工作负载。某些功能可能不受支持或者受限。有关详细信息，请参阅适用于 Azure 预览版的补充使用条款。

先决条件

要使用事件网格，需要以参与者或所有者身份访问将为其创建事件的 Azure 机器学习工作区。

事件模型与类型

Azure 事件网格从 Azure 机器学习和其他 Azure 服务等源中读取事件。然后，会将这些事件发送到事件处理程序，例如，Azure 事件中心、Azure Functions、逻辑应用，等等。下图显示了事件网格如何连接源和处理程序，但未完整列出受支持的集成。

Azure 事件网格功能模型

有关事件源和事件处理程序的详细信息，请参阅什么是事件网格？

Azure 机器学习的事件类型

Azure 机器学习在机器学习生命周期的各个点提供事件：

事件类型	说明
`Microsoft.MachineLearningServices.RunCompleted`	在机器学习试验运行完成时引发
`Microsoft.MachineLearningServices.ModelRegistered`（预览版）	在工作区中注册机器学习模型时引发
`Microsoft.MachineLearningServices.ModelDeployed`（预览版）	当具有一个或多个模型的推理服务完成部署时引发
`Microsoft.MachineLearningServices.DatasetDriftDetected`（预览版）	在两个数据集的数据偏移检测作业完成时引发
`Microsoft.MachineLearningServices.RunStatusChanged`	在运行状态更改时引发

这些事件通过 Azure 事件网格发布。在 Azure门户、PowerShell 或 Azure CLI 中，可以通过指定一种或多种事件类型并筛选条件来轻松地订阅事件。

设置事件时，可以应用筛选器，以仅在特定事件数据上触发。在以下示例中，对于运行状态更改的事件，可以按运行类型进行筛选。仅在满足条件时触发事件。有关可以筛选的事件数据的详细信息，请参阅 Azure 机器学习事件网格架构。

Azure 机器学习事件的订阅由 Azure 基于角色的访问控制 (Azure RBAC) 进行保护。只有工作区参与者或所有者可以创建、更新和删除事件订阅。可在创建事件订阅期间或以后将筛选器应用于事件订阅。

转到 Azure 门户，选择新订阅或现有订阅。
从左侧导航区域选择“事件”条目，然后选择“+ 事件”订阅。
选择“筛选器”选项卡，然后向下滚动到“高级筛选器”。对于“键”和“值”，提供要作为筛选依据的属性类型。可以在下面看到事件在运行类型为管道运行或管道步骤运行时触发。

按事件类型筛选： 事件订阅可以指定一个或多个 Azure 机器学习事件类型。

按事件主题筛选： Azure 事件网格支持根据“开头为”和“结尾为”的匹配筛选主题，以便将具有匹配主题的事件传递给订阅者。不同的机器学习事件具有不同的主题格式。

事件类型	使用者格式	示例主题
`Microsoft.MachineLearningServices.RunCompleted`	`experiments/{ExperimentId}/runs/{RunId}`	`experiments/b1d7966c-f73a-4c68-b846-992ace89551f/runs/my_exp1_1554835758_38dbaa94`
`Microsoft.MachineLearningServices.ModelRegistered`（预览版）	`models/{modelName}:{modelVersion}`	`models/sklearn_regression_model:3`
`Microsoft.MachineLearningServices.ModelDeployed`（预览版）	`endpoints/{serviceId}`	`endpoints/my_sklearn_aks`
`Microsoft.MachineLearningServices.DatasetDriftDetected`（预览版）	`datadrift/{data.DataDriftId}/run/{data.RunId}`	`datadrift/4e694bf5-712e-4e40-b06a-d2a2755212d4/run/my_driftrun1_1550564444_fbbcdc0f`
`Microsoft.MachineLearningServices.RunStatusChanged`	`experiments/{ExperimentId}/runs/{RunId}`	`experiments/b1d7966c-f73a-4c68-b846-992ace89551f/runs/my_exp1_1554835758_38dbaa94`

高级筛选：Azure 事件网格还支持基于已发布事件架构的高级筛选。有关 Azure 机器学习事件架构的详细信息，请参阅 Azure 机器学习的 Azure 事件网格事件架构。对于 Microsoft.MachineLearningServices.ModelRegistered 事件，要筛选模型的标记值：
```
--advanced-filter data.ModelTags.key1 StringIn ('value1')
```
要了解有关如何应用筛选器的详细信息，请参阅事件网格的筛选事件。

使用机器学习事件

处理机器学习事件的应用程序应遵循以下建议的做法：

由于可将多个订阅配置为将事件路由至相同的事件处理程序，因此请勿假定事件来自特定的源，而是应检查消息的主题，确保它来自所期望的机器学习工作区。
同样，检查 eventType 是否为准备处理的项，并且不假定所接收的全部事件都是期望的类型。
消息在一段延迟时间后会无序到达，请使用 etag 字段来了解对象的相关信息是否是最新的。此外，还可使用 sequencer 字段来了解任何特定对象的事件顺序。
忽略不了解的字段。此做法有助于适应将来可能添加的新功能。
失败或取消的 Azure 机器学习操作不会触发事件。例如，如果模型部署失败，则不会触发 Microsoft.MachineLearningServices.ModelDeployed。设计应用程序时，请考虑此类失败模式。始终可以使用 Azure 机器学习 SDK、CLI 或门户来检查操作状态并了解详细的失败原因。

使用 Azure 事件网格，客户可以构建解耦的消息处理程序，该消息处理程序可以由 Azure 机器学习事件触发。消息处理程序的一些值得注意的示例如下：

Azure Functions
Azure 逻辑应用
Azure 事件中心
Azure 数据工厂管道
通用 Webhook，可能在 Azure 平台或其他平台上托管

在 Azure 门户中设置

打开 Azure 门户，然后转到 Azure 机器学习工作区。
在左侧栏中选择“事件”，然后选择“事件订阅”。
选择要使用的事件类型。
选择要将事件发布到的终结点。以下屏幕截图中选择的终结点是“事件中心”：

确认所选内容后，选择“创建”。配置后，这些事件将被推送到终结点。

使用 CLI 进行设置

可以安装最新版的 Azure CLI。

若要安装事件网格扩展，请在 CLI 中使用以下命令：

az extension add --name eventgrid

下面的示例演示如何选择 Azure 订阅以及为 Azure 机器学习创建新的事件订阅：

# Select the Azure subscription that contains the workspace
az account set --subscription "<name or ID of the subscription>"

# Subscribe to the machine learning workspace. This example uses EventHub as a destination. 
az eventgrid event-subscription create --name {eventGridFilterName} \
  --source-resource-id /subscriptions/{subId}/resourceGroups/{RG}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{wsName} \
  --endpoint-type eventhub \
  --endpoint /subscriptions/{SubID}/resourceGroups/TestRG/providers/Microsoft.EventHub/namespaces/n1/eventhubs/EH1 \
  --included-event-types Microsoft.MachineLearningServices.ModelRegistered \
  --subject-begins-with "models/mymodelname"

示例

示例：发送电子邮件警报

使用 Azure 逻辑应用为所有事件配置电子邮件。根据条件进行自定义，并指定收件人，以实现跨协作团队的协作和意识。

在 Azure 门户中转到 Azure 机器学习工作区，并从左侧栏中选择“事件”选项卡。在此处选择“逻辑应用”。
登录到逻辑应用 UI，并选择机器学习服务作为主题类型。
选择要通知的事件。例如，以下屏幕截图中选择的是“RunCompleted”。
接下来添加一个使用此事件的步骤并搜索电子邮件。可以使用多个不同的电子邮件帐户来接收事件。还可以配置发送电子邮件警报的时间。
选择“发送电子邮件”并填写参数。可以在主题中包含“事件类型”和“主题”来帮助筛选事件。还可以在邮件正文中包含指向工作区页面的链接。

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