Povolení protokolování pro webové služby Machine Learning Studio (classic)

PLATÍ PRO: Machine Learning Studio (Classic) Azure Machine Learning

Důležité

Podpora studia Machine Learning (Classic) skončí 31. srpna 2024. Doporučujeme do tohoto data přejít na službu Azure Machine Learning.

Od 1. prosince 2021 nebude možné vytvářet nové prostředky studia Machine Learning (Classic). Do 31. srpna 2024 můžete pokračovat v používání stávajících prostředků studia Machine Learning (Classic).

• Přečtěte si informace o přesunu projektů strojového učení ze sady ML Studio (classic) do služby Azure Machine Learning.
• Další informace o službě Azure Machine Learning

Dokumentace ke studiu ML (Classic) se vyřazuje z provozu a v budoucnu se nemusí aktualizovat.

Tento dokument obsahuje informace o možnostech protokolování webových služeb Machine Learning Studio (classic). Protokolování poskytuje další informace nad rámec čísla chyby a zprávy, které vám můžou pomoct při řešení potíží s voláními rozhraní API nástroje Machine Learning Studio (classic).

Povolení protokolování pro webovou službu

Protokolování povolíte z portálu Machine Learning Studio (Classic) Web Services.

1. Přihlaste se k portálu Webové služby Machine Learning Studio (Classic) na adrese https://services.azureml.net. Pro klasickou webovou službu se také můžete dostat na portál kliknutím na nové prostředí webových služeb na stránce Machine Learning Studio (klasické) webové služby v sadě Studio (classic).

   

2. V horním řádku nabídek klikněte na Webové služby pro novou webovou službu nebo klikněte na Klasické webové služby pro klasickou webovou službu.

   

3. U nové webové služby klikněte na název webové služby. U klasické webové služby klikněte na název webové služby a na další stránce klikněte na příslušný koncový bod.

4. V horním řádku nabídek klikněte na Konfigurovat.

5. Nastavte možnost Povolit protokolování na Error (to log only errors) nebo All (pro úplné protokolování).

   

6. Klikněte na Uložit.

7. Pro klasické webové služby vytvořte kontejner ml-diagnostics .

   Všechny protokoly webových služeb jsou uchovávány v kontejneru objektů blob s názvem ml-diagnostics v účtu úložiště přidruženém k webové službě. U nových webových služeb se tento kontejner vytvoří při prvním přístupu k webové službě. U klasických webových služeb je potřeba vytvořit kontejner, pokud ještě neexistuje.

   1. Na webu Azure Portal přejděte k účtu úložiště přidruženému k webové službě.

   2. V části Blob Service klikněte na Kontejnery.

   3. Pokud kontejner ml-diagnostics neexistuje, klikněte na +Kontejner, pojmenujte kontejner ml-diagnostics a jako typ přístupu vyberte objekt blob. Klikněte na OK.

      

Tip

U klasické webové služby má řídicí panel webových služeb v nástroji Machine Learning Studio (classic) také přepínač pro povolení protokolování. Vzhledem k tomu, že se protokolování teď spravuje prostřednictvím portálu webových služeb, musíte povolit protokolování prostřednictvím portálu, jak je popsáno v tomto článku. Pokud jste již aktivovali protokolování v aplikaci Studio (Classic), nejprve deaktivujte protokolování v portálu webových služeb a poté ho znovu aktivujte.

Účinky povolení protokolování

Když je protokolování povolené, diagnostika a chyby z koncového bodu webové služby se protokolují do kontejneru objektů blob ml-diagnostics v účtu služby Azure Storage propojeném s pracovním prostorem uživatele. Tento kontejner obsahuje všechny diagnostické informace pro všechny koncové body webové služby pro všechny pracovní prostory přidružené k tomuto účtu úložiště.

Protokoly si můžete prohlédnout pomocí některého z několika nástrojů, které jsou k dispozici k prozkoumání účtu služby Azure Storage. Nejjednodušší může být přejít na účet úložiště na webu Azure Portal, kliknout na Kontejnery a potom kliknout na kontejner ml-diagnostics.

Podrobnosti o blobu logu

Každý objekt blob v kontejneru obsahuje diagnostické informace pro přesně jednu z následujících akcí:

• Spuštění metody Batch-Execution
• Provedení metody Request-Response
• Inicializace kontejneru požadavek-odpověď

Název každého objektu blob má předponu následujícího formátu:

{Workspace Id}-{Web service Id}-{Endpoint Id}/{Log type}

Kde typ protokolu je jedna z následujících hodnot:

• dávka
• skóre/žádosti
• skóre/init