更新训练模型部署 API
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更新训练模型部署的某些属性。
此功能处于测试阶段，可能会发生变化。设计和代码不如正式 GA 功能成熟，按原样提供，不提供任何担保。测试版功能不受正式 GA 功能支持 SLA 的约束。
请求编辑
POST _ml/trained_models/<deployment_id>/deployment/_update
先决条件编辑
需要 manage_ml 集群权限。此权限包含在 machine_learning_admin 内置角色中。
描述编辑
您可以更新 assignment_state 为 started 的训练模型部署。您可以增加或减少此类部署的分配数量。
路径参数编辑
-
<deployment_id> - (必需，字符串) 模型部署的唯一标识符。
请求正文编辑
-
number_of_allocations - (可选，整数) 此模型在机器学习节点上分配的总数量。增加此值通常会提高吞吐量。
示例编辑
以下示例更新了 elastic__distilbert-base-uncased-finetuned-conll03-english 训练模型的部署，使其具有 4 个分配
resp = client.ml.update_trained_model_deployment(
model_id="elastic__distilbert-base-uncased-finetuned-conll03-english",
body={"number_of_allocations": 4},
)
print(resp)
response = client.ml.update_trained_model_deployment(
model_id: 'elastic__distilbert-base-uncased-finetuned-conll03-english',
body: {
number_of_allocations: 4
}
)
puts response
POST _ml/trained_models/elastic__distilbert-base-uncased-finetuned-conll03-english/deployment/_update
{
"number_of_allocations": 4
}
API 返回以下结果
{
"assignment": {
"task_parameters": {
"model_id": "elastic__distilbert-base-uncased-finetuned-conll03-english",
"model_bytes": 265632637,
"threads_per_allocation" : 1,
"number_of_allocations" : 4,
"queue_capacity" : 1024
},
"routing_table": {
"uckeG3R8TLe2MMNBQ6AGrw": {
"current_allocations": 1,
"target_allocations": 4,
"routing_state": "started",
"reason": ""
}
},
"assignment_state": "started",
"start_time": "2022-11-02T11:50:34.766591Z"
}
}