Habilitación del registro para servicios web de Machine Learning Studio (clásico)

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SE APLICA A: Se aplica a.Estudio de Azure Machine Learning (clásico) No se aplica a.Azure Machine Learning

Importante

El soporte técnico de Machine Learning Studio (clásico) finalizará el 31 de agosto de 2024. Se recomienda realizar la transición a Azure Machine Learning antes de esa fecha.

A partir del 1 de diciembre de 2021 no se podrán crear recursos de Machine Learning Studio (clásico). Hasta el 31 de agosto de 2024, puede seguir usando los recursos de Machine Learning Studio (clásico) existentes.

La documentación de ML Studio (clásico) se está retirando y es posible que no se actualice en el futuro.

En este documento se proporciona información sobre la funcionalidad de registro de los servicios web de Machine Learning Studio (clásico). El registro ofrece información adicional, más allá de un número de error y un mensaje, que puede ayudar a solucionar problemas con las llamadas a las API de Machine Learning Studio (clásico).

Habilitación del registro para un servicio web

El registro se habilita en el portal Servicios web Machine Learning Studio (clásico).

  1. Inicie sesión en el portal de servicios web Machine Learning Studio (clásico) en https://services.azureml.net. Para los servicios web clásicos, también puede acceder al portal haciendo clic en New Web Services Experience (Nueva experiencia de servicios web) en la página Servicios web de Machine Learning Studio (clásico), en Studio (clásico).

    Nuevo vínculo a la experiencia de servicios web

  2. En la barra de menús superior, haga clic en Servicios web si es un nuevo servicio web o en Classic Web Services (Servicios web clásicos) si es un servicio web clásico.

    Selección de servicios web nuevos o clásicos

  3. Si es un nuevo servicio web, haga clic en el nombre del servicio web. Si es un servicio web clásico, haga clic en el nombre del servicio web y, a continuación, en la siguiente página, haga clic en el punto de conexión adecuado.

  4. En la barra de menús superior, haga clic en Configurar.

  5. Establezca la opción Habilitar registro en Error (para registrar solo los errores) o en Todo (para realizar un registro completo).

    Selección del nivel de registro

  6. Haga clic en Save(Guardar).

  7. En servicios web clásicos, cree el contenedor ml-diagnostics.

    Todos los registros de servicios web se mantienen en un contenedor de blobs llamado ml-diagnostics en la cuenta de almacenamiento asociada con el servicio web. En nuevos servicios web, este contenedor se crea la primera vez que se accede al servicio web. En servicios web clásicos, debe crear el contenedor si aún no existe.

    1. En Azure Portal, vaya a la cuenta de almacenamiento asociada con el servicio web.

    2. En Blob service, haga clic en Contenedores.

    3. Si el contenedor ml-diagnostics no existe, haga clic en +Contenedor, proporcione al contenedor el nombre "ml-diagnostics" y seleccione "Blob" como el Tipo de acceso. Haga clic en OK.

      Creación de un contenedor para almacenar los registros de diagnóstico

Sugerencia

En los servicios web clásicos, el panel de servicios web de Machine Learning Studio (clásico) tiene también un conmutador para habilitar el registro. Sin embargo, puesto que el registro se administra ahora mediante el portal de servicios web, deberá habilitarlo en dicho portal, como se describe en este artículo. Si ya habilitó el registro en Studio (clásico), deshabilítelo y vuelva a habilitarlo en el portal de servicios web.

Consecuencias de habilitar el registro

Cuando el registro está habilitado, el diagnóstico y los errores del punto de conexión de servicio web se registran en el contenedor de blobs ml-diagnostics en la cuenta de Azure Storage vinculada al área de trabajo del usuario. Este contenedor incluye toda la información de diagnóstico de todos los puntos de conexión de servicio Web relativos a todas las áreas de trabajo asociadas a esta cuenta de almacenamiento.

Los registros pueden verse mediante cualquiera de las diversas herramientas disponibles para explorar una cuenta de Azure Storage. Lo más sencillo puede ser desplazarse a la cuenta de almacenamiento en el portal de Azure, hacer clic en Contenedores y luego en el contenedor ml-diagnostics.

Información detallada sobre el blob de registro

Cada blob del contenedor incluye la información de diagnóstico de exactamente una de las siguientes acciones:

  • Una ejecución del método Batch-Execution
  • Una ejecución del método Request-Response
  • Inicialización de un contenedor Request-Response

El nombre de cada blob tiene un prefijo con la forma siguiente:

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

Donde el tipo de registro es uno de los valores siguientes:

  • proceso por lotes
  • puntuación/solicitudes
  • puntuación/inic