3.8. 推論エンドポイント
これらの例は、推論エンドポイントを使用してモデルをクエリーする方法を示しています。
モデルのデプロイ時にトークン認可を有効にした場合は、Authorization ヘッダーを追加してトークン値を指定する必要があります。
3.8.1. Caikit TGIS ServingRuntime for KServe
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:443/api/v1/task/text-generation -
:443/api/v1/task/server-streaming-text-generation
コマンドの例
curl --json '{"model_id": "<model_name__>", "inputs": "<text>"}' https://<inference_endpoint_url>:443/api/v1/task/server-streaming-text-generation -H 'Authorization: Bearer <token>'
3.8.2. Caikit Standalone ServingRuntime for KServe
複数のモデルを提供している場合は、/info/models または :443 caikit.runtime.info.InfoService/GetModelsInfo をクエリーして、提供されているモデルのリストを表示できます。
REST エンドポイント
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/api/v1/task/embedding -
/api/v1/task/embedding-tasks -
/api/v1/task/sentence-similarity -
/api/v1/task/sentence-similarity-tasks -
/api/v1/task/rerank -
/api/v1/task/rerank-tasks -
/info/models -
/info/version -
/info/runtime
gRPC エンドポイント
-
:443 caikit.runtime.Nlp.NlpService/EmbeddingTaskPredict -
:443 caikit.runtime.Nlp.NlpService/EmbeddingTasksPredict -
:443 caikit.runtime.Nlp.NlpService/SentenceSimilarityTaskPredict -
:443 caikit.runtime.Nlp.NlpService/SentenceSimilarityTasksPredict -
:443 caikit.runtime.Nlp.NlpService/RerankTaskPredict -
:443 caikit.runtime.Nlp.NlpService/RerankTasksPredict -
:443 caikit.runtime.info.InfoService/GetModelsInfo -
:443 caikit.runtime.info.InfoService/GetRuntimeInfo
デフォルトでは、Caikit Standalone ランタイムは REST エンドポイントを公開します。gRPC プロトコルを使用するには、カスタム Caikit Standalone ServingRuntime を手動でデプロイします。詳細は、シングルモデルサービングプラットフォーム用のカスタムモデルサービングランタイムの追加 を参照してください。
サンプルのマニフェストは caikit-tgis-serving GitHub リポジトリー で入手できます。
REST
curl -H 'Content-Type: application/json' -d '{"inputs": "<text>", "model_id": "<model_id>"}' <inference_endpoint_url>/api/v1/task/embedding -H 'Authorization: Bearer <token>'gRPC
grpcurl -d '{"text": "<text>"}' -H \"mm-model-id: <model_id>\" <inference_endpoint_url>:443 caikit.runtime.Nlp.NlpService/EmbeddingTaskPredict -H 'Authorization: Bearer <token>'3.8.3. TGIS Standalone ServingRuntime for KServe
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:443 fmaas.GenerationService/Generate :443 fmaas.GenerationService/GenerateStream注記TGIS スタンドアロンランタイムのエンドポイントをクエリーするには、OpenShift AI
text-generation-inferenceリポジトリーの proto ディレクトリーにあるファイルもダウンロードする必要があります。
コマンドの例
grpcurl -proto text-generation-inference/proto/generation.proto -d '{"requests": [{"text":"<text>"}]}' -H 'Authorization: Bearer <token>' -insecure <inference_endpoint_url>:443 fmaas.GenerationService/Generate
3.8.4. OpenVINO Model Server
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/v2/models/<model-name>/infer
コマンドの例
curl -ks <inference_endpoint_url>/v2/models/<model_name>/infer -d '{ "model_name": "<model_name>", "inputs": [{ "name": "<name_of_model_input>", "shape": [<shape>], "datatype": "<data_type>", "data": [<data>] }]}' -H 'Authorization: Bearer <token>'
3.8.5. vLLM ServingRuntime for KServe
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:443/version -
:443/docs -
:443/v1/models -
:443/v1/chat/completions -
:443/v1/completions -
:443/v1/embeddings -
:443/tokenize :443/detokenize注記- vLLM ランタイムは OpenAI REST API と互換性があります。vLLM ランタイムがサポートするモデルのリストは、サポートされるモデル を参照してください。
- vLLM で embeddings 推論エンドポイントを使用するには、vLLM でサポートされている embeddings モデルを使用する必要があります。生成モデルでは embeddings エンドポイントは使用できません。詳細は、vLLM でサポートされている embeddings モデル を参照してください。
vLLM v0.5.5 以降では、
/v1/chat/completionsエンドポイントを使用してモデルをクエリーするときに、チャットテンプレートを提供する必要があります。モデルに定義済みのチャットテンプレートが含まれていない場合は、例に示すように、chat-templateコマンドラインパラメーターを使用して、カスタム vLLM ランタイムでチャットテンプレートを指定できます。<CHAT_TEMPLATE>をテンプレートのパスに置き換えます。containers: - args: - --chat-template=<CHAT_TEMPLATE>ここで
.jinjaファイルとして利用できるチャットテンプレート、または/apps/data/templateの下の vLLM イメージを使用できます。詳細は、チャットテンプレート を参照してください。
上記のパスで示されているように、シングルモデルサービングプラットフォームは、OpenShift ルーターの HTTPS ポート (通常はポート 443) を使用して、外部 API リクエストを処理します。
コマンドの例
curl -v https://<inference_endpoint_url>:443/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{ "messages": [{ "role": "<role>", "content": "<content>" }] -H 'Authorization: Bearer <token>'
3.8.6. Nvidia Triton Inference Server
REST エンドポイント
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v2/models/[/versions/<model_version>]/infer -
v2/models/<model_name>[/versions/<model_version>] -
v2/health/ready -
v2/health/live -
v2/models/<model_name>[/versions/]/ready -
v2
コマンドの例
curl -ks <inference_endpoint_url>/v2/models/<model_name>/infer -d '{ "model_name": "<model_name>", "inputs": [{ "name": "<name_of_model_input>", "shape": [<shape>], "datatype": "<data_type>", "data": [<data>] }]}' -H 'Authorization: Bearer <token>'
gRPC エンドポイント
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:443 inference.GRPCInferenceService/ModelInfer -
:443 inference.GRPCInferenceService/ModelReady -
:443 inference.GRPCInferenceService/ModelMetadata -
:443 inference.GRPCInferenceService/ServerReady -
:443 inference.GRPCInferenceService/ServerLive -
:443 inference.GRPCInferenceService/ServerMetadata
コマンドの例
grpcurl -cacert ./openshift_ca_istio_knative.crt -proto ./grpc_predict_v2.proto -d @ -H "Authorization: Bearer <token>" <inference_endpoint_url>:443 inference.GRPCInferenceService/ModelMetadata
