AzureML重新发布ML pipeline时能否保持原有REST endpoint不变

完全可以在更新管线逻辑、重新发布的同时保持对外的REST endpoint不变，核心是使用Azure ML内置的管线端点管理能力，而非每次发布都生成独立的发布管线对象。

核心实现逻辑 #

• 不要直接调用pipeline.publish()生成独立的PublishedPipeline对象（每次调用都会生成新的REST地址），而是创建PipelineEndpoint（v1 SDK）/Pipeline Job Endpoint（v2 SDK），该对象对外暴露的REST地址是永久固定的，内部可以绑定多个版本的管线。
• 后续管线迭代时，只需要将新版本管线添加到已有端点中、设置为默认版本即可，外部调用方不需要做任何配置改动。

代码示例（v1 SDK） #

首次创建固定端点 #

from azureml.pipeline.core import PipelineEndpoint

# ws为已初始化的工作区对象，pipeline为已构建的管线对象
pipeline_endpoint = PipelineEndpoint.publish(
    workspace=ws,
    name="your_fixed_pipeline_endpoint_name",
    pipeline=pipeline,
    description="对外调用地址固定的管线端点"
)

# 打印获取固定REST端点，后续外部服务统一调用该地址即可
print(pipeline_endpoint.endpoint)

更新管线并保留原有端点 #

# 获取已创建的端点对象
pipeline_endpoint = PipelineEndpoint.get(workspace=ws, name="your_fixed_pipeline_endpoint_name")

# 添加新版本管线，version参数可自定义版本标识
pipeline_endpoint.add(pipeline=new_version_pipeline, version="2.0")

# 将新版本设置为默认调用版本，后续请求会默认走新版本逻辑
pipeline_endpoint.set_default_version("2.0")

如果你之前已经在使用独立PublishedPipeline的临时地址，只需要将外部服务的调用地址替换一次当前PipelineEndpoint的固定地址即可，后续所有管线迭代都不需要再修改调用配置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者colab123