Parar e começar Endpoint de Pesquisa de AI
Beta
Esse recurso está em Beta. Para usá-lo, um administrador do workspace deve ativar a Pesquisa de AI: parando e iniciando Endpoint na página Pré-visualizações . Consulte Gerenciar prévias do Databricks.
Pare os Endpoint da Pesquisa de IA que não estão sendo usados. Um endpoint parado não incorre em custos de disponibilização, e seus índices e dados são mantidos. O armazenamento é cobrado da mesma forma que antes de você parar o endpoint. Quando você começar o Endpoint novamente, ele servirá os mesmos índices sem sincronizá-los novamente de suas tabelas de origem. Parar e Começar levam alguns minutos cada, e um Endpoint parado permanece parado até que você o comece ou exclua.
Um endpoint interrompido não pode atender a queries. Pare apenas Endpoint dos quais nenhum aplicativo depende. Para encontrar Endpoint cujos índices não recebem query, consulte Identificar Endpoint de Pesquisa de AI não utilizados.
Requisitos
- Um administrador do Workspace deve ativar a prévia AI Search: Parar e começar Endpoint . Consulte Gerenciar prévias do Databricks.
- Você deve ter a permissão CAN MANAGE no endpoint. Consulte ACLs de endpoint de Pesquisa de AI.
O que acontece enquanto um endpoint é parado
Um Endpoint para de servir assim que você o para e volta a servir quando estiver pronto após você o começar. Até lá:
-
As consultas falham e os índices não são sincronizados de suas tabelas de origem. Os índices aparecem como Offline .
-
Você não pode fazer o seguinte:
- Crie ou exclua índices no endpoint.
- Altere as configurações do Endpoint, como query por segundo (QPS) alvo, política de uso ou tag.
- Execução de avaliação de qualidade de recuperação ou ajuste fino de reclassificador.
-
Você ainda pode view o Endpoint e seus índices, editar permissões e excluir o Endpoint.
Depois de começar o Endpoint, sincronize cada índice Trigger para detectar as alterações feitas em sua tabela de origem enquanto o Endpoint estava parado.
Quando um endpoint não pode ser parado
A solicitação de parada falha, e a mensagem de erro dá o motivo, nesses casos:
- O endpoint não está pronto, ou uma operação está em andamento, como criar, excluir ou sincronizar um índice, ou alterar o QPS alvo. Tente novamente após a operação ser concluída.
- Um índice no endpoint usa o modo de sincronização contínua ou é um índice de acesso vetorial direto. Endpoint com esses índices não podem ser parados.
- O endpoint não possui índices. Não é necessário pará-lo, pois um endpoint para de incorrer em cobranças 24 horas após a exclusão do seu último índice. Consulte Como a Pesquisa de AI é precificada.
Parar um endpoint
Você pode parar um endpoint usando a IU do Databricks, o Python SDK ou a API REST.
- Databricks UI
- Python SDK
- REST API
- Na barra lateral esquerda, clique em Compute .
- Clique na tab Busca de AI .
- Na linha do endpoint, clique no menu kebab
e selecione Stop endpoint (Parar endpoint ). Você também pode selecionar Parar endpoint no menu kebab na página de detalhes do endpoint. - Na caixa de diálogo de confirmação, clique em Parar endpoint .
O status do endpoint muda para Stopping (Parando) e, em seguida, para Stopped (Parado).
A interrupção e o início de Endpoint requerem a versão databricks-ai-search 0.80 ou acima:
%pip install --upgrade databricks-ai-search
dbutils.library.restartPython()
from databricks.ai_search.client import AISearchClient
client = AISearchClient()
client.stop_endpoint(name="my-endpoint")
# The state is STOPPING at first, and then STOPPED
endpoint = client.get_endpoint(name="my-endpoint")
print(endpoint["endpoint_status"]["state"])
Para parar um endpoint, envie a seguinte solicitação sem um corpo de solicitação:
POST /api/2.0/vector-search/endpoints/{endpoint_name}/stop
A resposta contém o endpoint, com endpoint_status.state definido como STOPPING. Para verificar se o endpoint parou, envie a seguinte solicitação e confirme se endpoint_status.state é STOPPED:
GET /api/2.0/vector-search/endpoints/{endpoint_name}
O envio de uma solicitação de parada para um endpoint que já está parando ou parado retorna o endpoint sem alterá-lo.
começar um Endpoint
Ao começar um endpoint, ele serve os mesmos índices que tinha quando foi interrompido.
- Databricks UI
- Python SDK
- REST API
- Na barra lateral esquerda, clique em Compute .
- Clique na tab Busca de AI .
- Na linha do Endpoint parado, clique no menu kebab e selecione começar Endpoint . Você também pode selecionar começar Endpoint no menu kebab na página de detalhes do Endpoint.
O status do Endpoint muda para Iniciando e, em seguida, para Pronto quando o Endpoint pode atender query.
from databricks.ai_search.client import AISearchClient
client = AISearchClient()
# Start the endpoint and wait until it is ONLINE and ready to serve queries
client.start_endpoint_and_wait(name="my-endpoint")
Para começar o endpoint sem esperar, use client.start_endpoint(name="my-endpoint").
Para começar um Endpoint, envie a seguinte solicitação sem corpo de solicitação:
POST /api/2.0/vector-search/endpoints/{endpoint_name}/start
A resposta contém o endpoint, com endpoint_status.state definido como STARTING. Quando o endpoint estiver pronto para atender queries, endpoint_status.state será ONLINE.
O envio de uma solicitação de começar para um Endpoint que já está começando retorna o Endpoint sem alterá-lo.