如何通过REST API调用Azure ML实时端点中的指定模型部署？

核心结论 #

REST API支持指定特定部署调用，无需通过查询字符串，而是通过自定义请求头实现。

具体实现步骤 #

在POST请求的headers中添加azureml-model-deployment字段，值为你要指定的目标部署名称（比如model1）。

修改后的代码示例：

import requests
import json

endpoint = "https://my-endpoint.westeurope.inference.ml.azure.com/score"
api_key = "xyz"

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    # 添加指定部署的请求头
    "azureml-model-deployment": "model1"
}

data = {
    "input_data": {
        "columns": ["a", "b"],
        "index": [0, 1],
        "data": [[0.00, 185.0], [18.00, 181.0]]
    }
}

response = requests.post(endpoint, headers=headers, data=str.encode(json.dumps(data)))
print(response.json())

额外可选方案 #

如果你的部署启用了专属端点（创建部署时可配置），也可以直接使用该部署的独立URL进行调用，无需添加请求头。这种方式更直观，但需要提前为每个部署开启专属端点功能。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ric S