Créez un point de terminaison Databricks Model Serving

Une fois terminé, vous disposerez :

• D'un serving endpoint de modèle en cours d'exécution dans votre workspace Databricks
• De l'endpoint testé et validé, prêt à recevoir des requêtes d'inférence
• Du nom de l'endpoint configuré dans votre application pour le développement local et le déploiement

Prerequisites

Vérifiez que ces fonctionnalités du workspace Databricks sont activées avant de commencer. Si l'une des vérifications échoue, demandez à l'administrateur de votre workspace d'activer la fonctionnalité concernée.

• Model Serving activé. Exécutez databricks serving-endpoints list --profile <PROFILE> et vérifiez que la commande aboutit (une liste vide ne pose pas de problème — vous êtes sur le point de créer un endpoint). Une erreur de permission ou not enabled signifie que Model Serving n'est pas disponible pour cette identité.
• Permission de créer des serving endpoints. La création d'un endpoint nécessite d'être membre du workspace avec l'entitlement workspace-access ; CAN_MANAGE est une ACL propre à chaque endpoint, qui régit la gestion de celui-ci une fois qu'il existe. Si databricks serving-endpoints create renvoie PERMISSION_DENIED, demandez à votre administrateur de vérifier vos entitlements.
• Un foundation model ou un modèle MLflow enregistré à servir. Listez les endpoints de foundation model déjà disponibles dans votre workspace avec databricks serving-endpoints list --profile <PROFILE> -o json (repérez les noms commençant par databricks-). Si vous prévoyez plutôt de servir un modèle Unity Catalog enregistré, vérifiez qu'il existe bien dans l'interface Databricks, sous Models, avant d'exécuter databricks serving-endpoints create.