如何在Azure OpenAI Service中管理自定义模型的版本控制？

Question

在Azure OpenAI Service中，如何有效管理自定义模型的版本控制以确保不同部署环境（如开发、测试、生产）使用正确的模型版本，同时避免版本冲突或覆盖？特别是在多团队协作时，如何通过API或门户界面清晰区分和追踪每个版本的变更记录、性能指标及关联元数据，从而实现模型生命周期的高效管理？

Answer 1

1. 了解Azure OpenAI Service中的模型版本控制基础

在Azure OpenAI Service中，模型的版本控制是确保不同部署环境（如开发、测试、生产）使用正确模型版本的关键。首先，需要明确模型版本的基本概念和功能：

• 模型版本：每个模型可以有多个版本，例如v1、v2等。
• 版本标识：通过唯一的版本号或标签区分不同的模型版本。
• 环境隔离：为开发、测试和生产环境分别配置特定的模型版本。

Azure门户界面和API均支持模型版本管理，用户可以通过这些工具查看和管理模型的不同版本。

2. 管理模型版本的最佳实践

在多团队协作场景下，清晰的版本管理和追踪至关重要。以下是实现高效模型生命周期管理的一些关键步骤：

1. 定义版本策略：制定清晰的版本命名规则，例如按日期（如2023-10-01）或按功能特性（如v1-featureX）。
2. 环境隔离：为每个环境分配独立的模型版本。例如，开发环境使用v1，测试环境使用v2，生产环境使用经过验证的稳定版本v3。
3. 变更记录跟踪：记录每个版本的变更内容，包括参数调整、数据集更新等。

下面是一个示例代码片段，展示如何通过Azure OpenAI API查询模型版本信息：

import os
from azure.ai.openai import OpenAIClient

client = OpenAIClient(
    endpoint=os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
    credential=os.getenv("AZURE_OPENAI_KEY")
)

versions = client.list_model_versions(model_name="custom-model")
for version in versions:
    print(f"Version: {version.version}, Created At: {version.created_at}")
    

3. 利用API和门户界面进行版本管理

Azure OpenAI Service提供了强大的API和直观的门户界面，帮助用户高效管理模型版本。

功能	API操作	门户界面操作
创建新版本	POST /openai/models/{model_name}/versions	在“模型”页面点击“新建版本”
查看版本详情	GET /openai/models/{model_name}/versions/{version}	选择特定版本后查看详细信息
删除版本	DELETE /openai/models/{model_name}/versions/{version}	选择版本并点击“删除”

使用API时，可以通过`GET`请求获取模型版本的性能指标和元数据，从而更好地评估模型表现。

4. 模型生命周期管理流程图

下面是一个模型生命周期管理的流程图，展示了从开发到生产的完整过程：

graph TD;
    A[开发环境] --> B{测试};
    B --通过--> C[测试环境];
    B --不通过--> A;
    C --> D{生产验证};
    D --通过--> E[生产环境];
    D --不通过--> C;
    

此流程图强调了不同环境之间的版本流转，确保只有经过验证的版本才能进入下一阶段。

5. 多团队协作中的版本冲突解决

在多团队协作场景下，版本冲突可能源于不同团队同时修改同一模型版本。以下是一些解决方案：

• 分支管理：为每个团队创建独立的模型分支，最终合并到主分支。
• 锁机制：在修改模型版本时启用锁定功能，防止其他团队同时编辑。
• 审计日志：利用Azure OpenAI Service提供的审计日志功能，追踪每个版本的修改历史。

这些方法可以帮助团队更有效地协同工作，避免版本覆盖或冲突问题。