Unterstützte Metriken für Microsoft.CognitiveServices/accounts
In der folgenden Tabelle sind die metriken aufgeführt, die für den Ressourcentyp Microsoft.CognitiveServices/accounts verfügbar sind.
Tabellenüberschriften
Metrik: Der Anzeigename der Metrik, wie er im Azure-Portal angezeigt wird.
Name in der Rest-API : Metrikname, wie in der REST-API bezeichnet.
Einheit : Maßeinheit.
Aggregation : Der Standardaggregationstyp . Gültige Werte: Durchschnitt, Minimum, Maximum, Total, Count.
Dimensionen - Für die Metrik verfügbare Dimensionen.
Zeitkörnungen - Intervalle, in denen die Metrik stichprobeniert wird. Gibt beispielsweise an, PT1M
dass die Metrik jede Minute, PT30M
alle 30 Minuten, PT1H
jede Stunde usw. erfasst wird.
DS-Export: Gibt an, ob die Metrik über Diagnoseeinstellungen in Azure Monitor-Protokolle exportiert werden kann. Informationen zum Exportieren von Metriken finden Sie unter Create Diagnoseeinstellungen in Azure Monitor.
Informationen zur Aufbewahrung von Metriken finden Sie unter Übersicht über Azure Monitor-Metriken.
Eine Liste der unterstützten Protokolle finden Sie unter Unterstützte Protokollkategorien – Microsoft.CognitiveServices/accounts
Category | Metrik | Name in der REST-API | Einheit | Aggregation | Dimensionen | Zeitkörnungen | DS-Export |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Feature-Vorkommen | Vorkommen von Aktionsfeatures Gibt an, wie häufig jedes Aktionsfeature ausgeführt wird. |
ActionFeatureIdOccurrences |
Anzahl | Gesamt | FeatureId , Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Features pro Ereignis | Aktionsfeatures pro Ereignis Durchschnittliche Anzahl von Aktionsfeatures pro Ereignis. |
ActionFeaturesPerEvent |
Anzahl | Average | Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Aktionen | Aktionsvorkommen Gibt an, wie häufig jede Aktion ausgeführt wird. |
ActionIdOccurrences |
Anzahl | Gesamt | ActionId , Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Namespaces pro Ereignis | Aktionsnamespaces pro Ereignis Durchschnittliche Anzahl von Aktionsnamespaces pro Ereignis. |
ActionNamespacesPerEvent |
Anzahl | Average | Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Aktionen | Aktionen pro Ereignis Anzahl von Aktionen pro Ereignis. |
ActionsPerEvent |
Anzahl | Average | Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Azure OpenAI – Nutzung | Aktive Token Gesamttoken abzüglich zwischengespeicherter Token über einen bestimmten Zeitraum. Gilt für PTU- und PTU-verwaltete Bereitstellungen. Verwenden Sie diese Metrik, um Ihre TPS- oder TPM-basierte Auslastung für PTUs zu verstehen und mit Ihren Benchmarks für Ziel-TPS oder TPM für Ihre Szenarien zu vergleichen. Um API-Anforderungen aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung nach den folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName und ModelVersion. |
ActiveTokens |
Anzahl | Minimum, Maximum, Average, Total | Region , ModelDeploymentName , ModelName , ModelVersion |
PT1M | Yes |
SpeechServices – Verwendung | Transkribierte Audiosekunden Anzahl der transkribierten Sekunden |
AudioSecondsTranscribed |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Yes |
SpeechServices – Verwendung | Übersetzte Audiosekunden Anzahl der übersetzten Sekunden |
AudioSecondsTranslated |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Yes |
Azure OpenAI: HTTP-Anforderungen | Übereinstimmungsrate des Eingabeaufforderungstokencaches Prozentsatz der Eingabeaufforderungstoken, die den Cache treffen, ist für PTU-verwaltet verfügbar. |
AzureOpenAIContextTokensCacheMatchRate |
Percent | Minimum, Maximum, Average | Region , ModelDeploymentName , ModelName , ModelVersion |
PT1M | No |
Azure OpenAI – Nutzung | Bereitgestellte verwaltete Auslastung Auslastung in Prozent für eine provisoned-verwaltete Bereitstellung, berechnet als (verbrauchte PTUs /bereitgestellte PTUs) x 100. Wenn die Auslastung größer als oder gleich 100 % ist, werden Aufrufe gedrosselt und Fehlercode 429 zurückgegeben. Um diese Metrik aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung nach den folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion und StreamType (Streaming im Vergleich zu Nicht-Streaminganforderungen) |
AzureOpenAIProvisionedManagedUtilization |
Percent | Minimum, Maximum, Average | Region , StreamType , ModelDeploymentName , ModelName , ModelVersion |
PT1M | No |
Azure OpenAI– Nutzung | Bereitgestellte verwaltete Auslastung V2 Auslastung in Prozent für eine provisoned verwaltete Bereitstellung, berechnet als (verbrauchte PTUs/bereitgestellte PTUs) x 100. Wenn die Auslastung größer als oder gleich 100 % ist, werden Aufrufe gedrosselt, und der Fehlercode 429 wird zurückgegeben. Um diese Metrik aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung auf die folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion und StreamType (Streaming im Vergleich zu Nicht-Streaminganforderungen) |
AzureOpenAIProvisionedManagedUtilizationV2 |
Percent | Minimum, Maximum, Average | Region , StreamType , ModelDeploymentName , ModelName , ModelVersion |
PT1M | No |
Azure OpenAI: HTTP-Anforderungen | Azure OpenAI-Anforderungen Anzahl der Aufrufe, die über einen bestimmten Zeitraum an die Azure OpenAI-API vorgenommen wurden. Gilt für PTU-, PTU-Managed- und nutzungsbasierte Bereitstellungen. Um API-Anforderungen aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung nach den folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion, StatusCode (erfolgreich, Clientfehler, Serverfehler), StreamType (Streaming im Vergleich zu Nicht-Streaminganforderungen) und Vorgang. |
AzureOpenAIRequests |
Anzahl | Gesamt | ApiName , OperationName , Region , StreamType , ModelDeploymentName , ModelName , ModelVersion , StatusCode |
PT1M | Yes |
Azure OpenAI: HTTP-Anforderungen | Antwortzeit Empfohlenes Latenzmaß (Reaktionsfähigkeit) für Streaminganforderungen. Gilt für PTU- und PTU-verwaltete Bereitstellungen. Berechnet als Zeit, die dauert, bis die erste Antwort angezeigt wird, nachdem ein Benutzer eine Eingabeaufforderung gesendet hat, wie vom API-Gateway gemessen. Diese Zahl nimmt zu, wenn die Eingabeaufforderungsgröße zunimmt und/oder die Cachetreffergröße reduziert wird. Um die Zeit bis zur Antwortmetrik aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung nach den folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName und ModelVersion. Hinweis: Diese Metrik ist eine Näherung, da die gemessene Latenz stark von mehreren Faktoren abhängt, einschließlich gleichzeitiger Aufrufe und des Gesamtworkloadmusters. Darüber hinaus berücksichtigt er keine clientseitige Latenz, die zwischen Ihrem Client und dem API-Endpunkt bestehen kann. Informationen zur optimalen Latenznachverfolgung finden Sie in Ihrer eigenen Protokollierung. |
AzureOpenAITimeToResponse |
Millisekunden | Minimum, Maximum, Average | ApiName , OperationName , Region , StreamType , ModelDeploymentName , ModelName , ModelVersion , StatusCode |
PT1M | Ja |
Slots | Gesamtbelohnung für Baseline-Schätzung Gesamtbelohnung für Baseline-Schätzung. |
BaselineEstimatorOverallReward |
Anzahl | Average | Mode , RunId |
PT1M | Ja |
Slots | Baselineschätzung für Slotbelohnung Baselineschätzung-Belohnung nach Slot. |
BaselineEstimatorSlotReward |
Anzahl | Average | SlotId , SlotIndex , Mode , RunId |
PT1M | Ja |
Slots | Gesamtbelohnung für Baseline-Zufallsschätzung Gesamtbelohnung für Baseline-Zufallsschätzung. |
BaselineRandomEstimatorOverallReward |
Anzahl | Average | Mode , RunId |
PT1M | Ja |
Slots | Baseline-Zufallsschätzung für Slotbelohnung Baseline-Zufallsschätzung-Belohnung nach Slot. |
BaselineRandomEstimatorSlotReward |
Anzahl | Average | SlotId , SlotIndex , Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Schätzungen | Anzahl der zufälligen Baselineereignisse Geschätzte Anzahl der zufälligen Baselineereignisse. |
BaselineRandomEventCount |
Anzahl | Gesamt | Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Schätzungen | Zufällige Baselinebelohnung Schätzung der zufälligen Baselinebelohnung. |
BaselineRandomReward |
Anzahl | Gesamt | Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Cognitive Services– HTTP-Anforderungen | Blockierte Aufrufe Anzahl von Aufrufen, die das Raten- oder Kontingentlimit überschritten haben Verwenden Sie nicht für den Azure OpenAI-Dienst. |
BlockedCalls |
Anzahl | Gesamt | ApiName , OperationName , Region , RatelimitKey |
PT1M | Ja |
Verwendung | Rückschlussanzahl Rückschlussanzahl des Carnegie Frontdoor-Diensts |
CarnegieInferenceCount |
Anzahl | Gesamt | Region , Modality , Category , Language , SeverityLevel , UseCustomList |
PT1M | Ja |
Verwendung | Trainierte Zeichen (veraltet) Gesamtzahl trainierter Zeichen |
CharactersTrained |
Anzahl | Gesamt | ApiName , OperationName , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Übersetzte Zeichen (veraltet) Gesamtanzahl von Zeichen in einer eingehenden Textanforderung |
CharactersTranslated |
Anzahl | Gesamt | ApiName , OperationName , Region |
PT1M | Yes |
Cognitive Services– HTTP-Anforderungen | Clientfehler Anzahl von Aufrufen mit Fehler auf Clientseite (HTTP-Antwortcode 4xx) Verwenden Sie nicht für den Azure OpenAI-Dienst. |
ClientErrors |
Anzahl | Gesamt | ApiName , OperationName , Region , RatelimitKey |
PT1M | Ja |
Verwendung | Transaktionen für maschinelles Sehen Anzahl der Transaktionen für maschinelles Sehen |
ComputerVisionTransactions |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Yes |
ContentSafety – Verwendung | Aufrufzählung für Bildmoderation Anzahl der Aufrufe für die Bildmoderation. |
ContentSafetyImageAnalyzeRequestCount |
Anzahl | Gesamt | ApiVersion |
PT1M | Yes |
ContentSafety – Verwendung | Aufrufzählung für Textmoderation Anzahl der Aufrufe für die Textmoderation. |
ContentSafetyTextAnalyzeRequestCount |
Anzahl | Gesamt | ApiVersion |
PT1M | Yes |
Vorkommen von Features | Vorkommen von Kontextfeatures Gibt an, wie häufig jedes Kontextfeature ausgeführt wird. |
ContextFeatureIdOccurrences |
Anzahl | Gesamt | FeatureId , Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Features pro Ereignis | Kontextfeatures pro Ereignis Anzahl der Kontextfeatures pro Ereignis. |
ContextFeaturesPerEvent |
Anzahl | Average | Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Namespaces pro Ereignis | Kontextnamespaces pro Ereignis Anzahl der Kontextnamespaces pro Ereignis. |
ContextNamespacesPerEvent |
Anzahl | Average | Mode , RunId |
PT1M | Ja |
Verwendung | Custom Vision Trainingszeit Trainingszeit für Custom Vision |
CustomVisionTrainingTime |
Sekunden | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Transaktionen für Custom Vision Anzahl der Vorhersagetransaktionen für Custom Vision |
CustomVisionTransactions |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Yes |
Cognitive Services– HTTP-Anforderungen | Eingehende Daten Menge eingehender Daten in Byte Verwenden Sie nicht für den Azure OpenAI-Dienst. |
DataIn |
Byte | Gesamt | ApiName , OperationName , Region |
PT1M | Yes |
Cognitive Services– HTTP-Anforderungen | Ausgehende Daten Menge ausgehender Daten in Byte Verwenden Sie nicht für den Azure OpenAI-Dienst. |
DataOut |
Byte | Gesamt | ApiName , OperationName , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Übersetzte Dokumentzeichen Anzahl der Zeichen in einer Dokumentübersetzungsanforderung |
DocumentCharactersTranslated |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Übersetzte benutzerdefinierte Dokumentzeichen Anzahl der Zeichen in einer Anforderung zur benutzerdefinierten Dokumentübersetzung |
DocumentCustomCharactersTranslated |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Trainierte Gesichtsbilder Anzahl der trainierten Bilder; 1\.000 Bilder pro Transaktion trainiert |
FaceImagesTrained |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Gespeicherte Gesichter Anzahl der gespeicherten Gesichter, wird täglich anteilig berechnet; die Anzahl der gespeicherten Gesichter wird täglich gemeldet |
FacesStored |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Gesichtserkennungstransaktionen Anzahl der API-Aufrufe an den Gesichtserkennungsdienst |
FaceTransactions |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Yes |
FeatureCardinality | Featurekardinalität nach Aktion Featurekardinalität basierend auf der Aktion. |
FeatureCardinality_Action |
Anzahl | Average | FeatureId , Mode , RunId |
PT1M | Yes |
FeatureCardinality | Featurekardinalität nach Kontext Featurekardinalität basierend auf dem Kontext. |
FeatureCardinality_Context |
Anzahl | Average | FeatureId , Mode , RunId |
PT1M | Yes |
FeatureCardinality | Featurekardinalität nach Slot Featurekardinalität basierend auf dem Slot. |
FeatureCardinality_Slot |
Anzahl | Average | FeatureId , Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Azure OpenAI– Nutzung | Verarbeitete FineTuned-Trainingsstunden Anzahl der in einem OpenAI FineTuned-Modell verarbeiteten Trainingsstunden |
FineTunedTrainingHours |
Anzahl | Gesamt | ApiName , ModelDeploymentName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Yes |
Azure OpenAI– Nutzung | Generierte Abschlusstoken Anzahl von Token, die aus einem OpenAI-Modell generiert wurden (Ausgabe). Gilt für PTU-, PTU-Managed- und nutzungsbasierte Bereitstellungen. Um diese Metrik aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung durch die folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName und ModelName. |
GeneratedTokens |
Anzahl | Gesamt | ApiName , ModelDeploymentName , FeatureName , UsageChannel , Region , ModelVersion |
PT1M | Ja |
Verwendung | Gespeicherte Bilder Anzahl der in Custom Vision gespeicherten Bilder |
ImagesStored |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Yes |
Cognitive Services– HTTP-Anforderungen | Latenz Latenz in Millisekunden Verwenden Sie nicht für den Azure OpenAI-Dienst. |
Latency |
Millisekunden | Average | ApiName , OperationName , Region , RatelimitKey |
PT1M | Ja |
Verwendung | Erfasste Ereignisse Anzahl erfasster Ereignisse. |
LearnedEvents |
Anzahl | Gesamt | IsMatchBaseline , Mode , RunId |
PT1M | Ja |
Verwendung | LUIS-Sprachanforderungen Anzahl der LUIS-Anforderungen zum Verstehen der Sprach-Absichts-Umsetzung |
LUISSpeechRequests |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | LUIS-Textanforderungen Anzahl der LUIS-Textanforderungen |
LUISTextRequests |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Übereinstimmende Belohnungen Anzahl übereinstimmender Belohnungen. |
MatchedRewards |
Anzahl | Gesamt | Mode , RunId |
PT1M | Ja |
Verwendung | Nicht aktivierte Ereignisse Anzahl von übersprungenen Ereignissen. |
NonActivatedEvents |
Anzahl | Gesamt | Mode , RunId |
PT1M | Ja |
Slots | Slots Anzahl der Slots pro Ereignis. |
NumberOfSlots |
Anzahl | Average | Mode , RunId |
PT1M | Yes |
SpeechServices – Verwendung | Anzahl der Sprecherprofile Anzahl der registrierten Sprecherprofile; wird anteilig stündlich berechnet |
NumberofSpeakerProfiles |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Beobachtete Belohnungen Anzahl beobachteter Belohnungen. |
ObservedRewards |
Anzahl | Gesamt | Mode , RunId |
PT1M | Ja |
Verwendung | Dokumentsynchronisierungszeichen übersetzt Anzahl der Zeichen in der (synchronen) Dokumentübersetzungsanforderung. |
OneDocumentCharactersTranslated |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Slots | Gesamtbelohnung für Online-Schätzung Gesamtbelohnung für Online-Schätzung. |
OnlineEstimatorOverallReward |
Anzahl | Average | Mode , RunId |
PT1M | Ja |
Slots | Onlineschätzung für Slotbelohnung Onlineschätzung-Belohnung nach Slot. |
OnlineEstimatorSlotReward |
Anzahl | Average | SlotId , SlotIndex , Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Schätzungen | Anzahl der Onlineereignisse Geschätzte Anzahl der Onlineereignisse. |
OnlineEventCount |
Anzahl | Gesamt | Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Schätzungen | Onlinebelohnung Schätzung für Onlinebelohnung. |
OnlineReward |
Anzahl | Gesamt | Mode , RunId |
PT1M | Ja |
Verwendung | Verarbeitete Zeichen Anzahl der vom Immersive Reader verarbeiteten Zeichen |
ProcessedCharacters |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Verarbeitete Textdatensätze zur Integrität Anzahl der verarbeiteten Textdatensätze zur Integrität |
ProcessedHealthTextRecords |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Verarbeitete Bilder Anzahl der verarbeiteten Bilder |
ProcessedImages |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Verarbeitete Seiten Anzahl der verarbeiteten Seiten |
ProcessedPages |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Yes |
Azure OpenAI – Nutzung | Verarbeitete Eingabeaufforderungstoken Anzahl der in einem OpenAI-Modell verarbeiteten Eingabeaufforderungstoken (Eingabe). Gilt für PTU-, PTU-Managed- und Nutzungsbasierte Bereitstellungen. Um diese Metrik aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung durch die folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName und ModelName. |
ProcessedPromptTokens |
Anzahl | Gesamt | ApiName , ModelDeploymentName , FeatureName , UsageChannel , Region , ModelVersion |
PT1M | Ja |
Verwendung | Verarbeitete Textdatensätze Anzahl von Textdatensätzen. |
ProcessedTextRecords |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | QA-Textdatensätze Anzahl der verarbeiteten Textdatensätze |
QuestionAnsweringTextRecords |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Yes |
ContentSafety – Risiken&Sicherheit | Potenziell missbräuchliche Benutzeranzahl Anzahl der potenziell missbräuchlichen Benutzer, die über einen bestimmten Zeitraum erkannt wurden. Sie können einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung durch die folgende Dimension anwenden: ModelDeploymentName. |
RAIAbusiveUsersCount |
Anzahl | Gesamt | Region , ModelDeploymentName |
PT1M | Yes |
ContentSafety – Risiken&Sicherheit | Schädliches Volume erkannt Anzahl der Aufrufe, die an die Azure OpenAI-API vorgenommen und als schädlich erkannt wurden (sowohl Blockmodell als auch Kommentarmodus), durch den Inhaltsfilter, der über einen bestimmten Zeitraum angewendet wurde. Sie können einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung durch die folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName und TextType. |
RAIHarmfulRequests |
Anzahl | Gesamt | Region , ModelDeploymentName , ModelName , ModelVersion , ApiName , TextType , Category , Severity |
PT1M | Yes |
ContentSafety – Risiken&Sicherheit | Blockiertes Volume Anzahl der Aufrufe, die an die Azure OpenAI-API vorgenommen und vom Inhaltsfilter abgelehnt wurden, der über einen bestimmten Zeitraum angewendet wurde. Sie können einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung durch die folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName und TextType. |
RAIRejectedRequests |
Anzahl | Gesamt | Region , ModelDeploymentName , ModelName , ModelVersion , ApiName , TextType , Category |
PT1M | Yes |
ContentSafety – Risiken&Sicherheit | Sicherheitssystemereignis Systemereignis für Risiken & Sicherheitsüberwachung. Sie können einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung durch die folgende Dimension anwenden: EventType. |
RAISystemEvent |
Anzahl | Average | Region , EventType |
PT1M | Yes |
ContentSafety – Risiken&Sicherheit | Gesamtvolumen, das zur Sicherheitsüberprüfung gesendet wird Anzahl der Aufrufe, die an die Azure OpenAI-API vorgenommen und vom Inhaltsfilter erkannt wurden, der über einen bestimmten Zeitraum angewendet wurde. Sie können einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung durch die folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName, ModelName. |
RAITotalRequests |
Anzahl | Gesamt | Region , ModelDeploymentName , ModelName , ModelVersion , ApiName |
PT1M | Yes |
Cognitive Services: HTTP-Anforderungen | Ratelimit Die aktuelle Ratenbegrenzung des Ratelimit-Schlüssels. Verwenden Sie nicht für den Azure OpenAI-Dienst. |
Ratelimit |
Anzahl | Gesamt | Region , RatelimitKey |
PT1M | Yes |
Belohnungen | Durchschnittliche Belohnung pro Ereignis Durchschnittliche Belohnung pro Ereignis. |
Reward |
Anzahl | Average | BaselineAction , ChosenActionId , MatchesBaseline , NonDefaultReward , Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Cognitive Services: HTTP-Anforderungen | Serverfehler Anzahl von Aufrufen mit internem Dienstfehler (HTTP-Antwortcode 5xx) Verwenden Sie nicht für den Azure OpenAI-Dienst. |
ServerErrors |
Anzahl | Gesamt | ApiName , OperationName , Region , RatelimitKey |
PT1M | Yes |
Feature-Vorkommen | Vorkommen von Slotfeatures Gibt an, wie häufig jedes Slotfeature ausgeführt wird. |
SlotFeatureIdOccurrences |
Anzahl | Gesamt | FeatureId , Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Features pro Ereignis | Slotfeatures pro Ereignis Durchschnittliche Anzahl von Slotfeatures pro Ereignis. |
SlotFeaturesPerEvent |
Anzahl | Average | Mode , RunId |
PT1M | Ja |
Slots | Vorkommen von Slots Gibt an, wie häufig jeder Slot ausgeführt wird. |
SlotIdOccurrences |
Anzahl | Gesamt | SlotId , SlotIndex , Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Namespaces pro Ereignis | Slotnamespaces pro Ereignis Durchschnittliche Anzahl von Slotnamespaces pro Ereignis. |
SlotNamespacesPerEvent |
Anzahl | Average | Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Belohnungen | Slotbelohnung Belohnung pro Slot. |
SlotReward |
Anzahl | Average | BaselineActionId , ChosenActionId , MatchesBaseline , NonDefaultReward , SlotId , SlotIndex , Mode , RunId |
PT1M | Yes |
SpeechServices – Verwendung | Transaktionen zur Sprechererkennung Anzahl von Transaktionen zur Sprechererkennung |
SpeakerRecognitionTransactions |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Yes |
SpeechServices – Verwendung | Hostingstunden des Sprachmodells Anzahl der Hostingstunden des Sprachmodells |
SpeechModelHostingHours |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Dauer der Sprachsitzung (veraltet) Gesamtdauer der Sprachsitzung in Sekunden |
SpeechSessionDuration |
Sekunden | Gesamt | ApiName , OperationName , Region |
PT1M | Yes |
Cognitive Services– HTTP-Anforderungen | Erfolgreiche Aufrufe Anzahl erfolgreicher Aufrufe Verwenden Sie nicht für den Azure OpenAI-Dienst. |
SuccessfulCalls |
Anzahl | Gesamt | ApiName , OperationName , Region , RatelimitKey |
PT1M | Yes |
Cognitive Services – SLI | AvailabilityRate Verfügbarkeitsprozentsatz bei der folgenden Berechnung: (Aufrufe gesamt – Serverfehler)/Aufrufe gesamt. Serverfehler umfassen alle HTTP-Antworten >=500. Verwenden Sie nicht für den Azure OpenAI-Dienst. |
SuccessRate |
Percent | Minimum, Maximum, Average | ApiName , OperationName , Region , RatelimitKey |
PT1M | No |
SpeechServices – Verwendung | Synthetisierte Zeichen Anzahl von Zeichen. |
SynthesizedCharacters |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Übersetzte Textzeichen Anzahl der Zeichen in eingehenden Textübersetzungsanforderungen |
TextCharactersTranslated |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Übersetzte benutzerdefinierte Textzeichen Anzahl der Zeichen in eingehenden benutzerdefinierten Textübersetzungsanforderungen |
TextCustomCharactersTranslated |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Trainierte Zeichen in Text Anzahl der mithilfe der Textübersetzung trainierten Zeichen |
TextTrainedCharacters |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Yes |
Azure OpenAI– Nutzung | Verarbeitete Rückschlusstoken Anzahl der in einem OpenAI-Modell verarbeiteten Rückschlusstoken. Berechnet als Eingabeaufforderungstoken (Eingabe) plus generierten Token (Ausgabe). Gilt für PTU-, PTU-Managed- und nutzungsbasierte Bereitstellungen. Um diese Metrik aufzuschlüsseln, können Sie einen Filter hinzufügen oder die Aufteilung durch die folgenden Dimensionen anwenden: ModelDeploymentName und ModelName. |
TokenTransaction |
Anzahl | Gesamt | ApiName , ModelDeploymentName , FeatureName , UsageChannel , Region , ModelVersion |
PT1M | Yes |
Cognitive Services– HTTP-Anforderungen | Aufrufe gesamt Gesamtanzahl von Aufrufen Verwenden Sie nicht für den Azure OpenAI-Dienst. |
TotalCalls |
Anzahl | Gesamt | ApiName , OperationName , Region , RatelimitKey |
PT1M | Yes |
Cognitive Services– HTTP-Anforderungen | Fehler gesamt Gesamtzahl von Aufrufen mit Fehlerantwort (HTTP-Antwortcode 4xx oder 5xx) Verwenden Sie nicht für den Azure OpenAI-Dienst. |
TotalErrors |
Anzahl | Gesamt | ApiName , OperationName , Region , RatelimitKey |
PT1M | Ja |
Verwendung | Ereignisse insgesamt Anzahl der Ereignisse. |
TotalEvents |
Anzahl | Gesamt | Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Cognitive Services– HTTP-Anforderungen | Tokenaufrufe gesamt Gesamtanzahl von Tokenaufrufen |
TotalTokenCalls |
Anzahl | Gesamt | ApiName , OperationName , Region |
PT1M | Ja |
Verwendung | Transaktionen gesamt (veraltet) Gesamtanzahl von Transaktionen |
TotalTransactions |
Anzahl | Gesamt | <keine> | PT1M | Yes |
Schätzungen | Anzahl der benutzerdefinierten Baselineereignisse Geschätzte Anzahl der benutzerdefinierten Baselineereignisse. |
UserBaselineEventCount |
Anzahl | Gesamt | Mode , RunId |
PT1M | Yes |
Schätzungen | Benutzerdefinierte Baselinebelohnung Schätzung der benutzerdefinierten Baselinebelohnung. |
UserBaselineReward |
Anzahl | Gesamt | Mode , RunId |
PT1M | Yes |
SpeechServices – Verwendung | Hostingstunden des Stimmmodells Anzahl der Stunden. |
VoiceModelHostingHours |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Yes |
SpeechServices – Verwendung | Trainingsminuten des Stimmmodells Anzahl der Minuten. |
VoiceModelTrainingMinutes |
Anzahl | Gesamt | ApiName , FeatureName , UsageChannel , Region |
PT1M | Ja |
Feedback
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Bald verfügbar: Im Laufe des Jahres 2024 werden wir GitHub-Tickets als Feedbackmechanismus für Inhalte auslaufen lassen und es durch ein neues Feedbacksystem ersetzen. Weitere Informationen finden Sie unter:Einreichen und Feedback anzeigen für