Surveiller et analyser des tâches dans Studio
Vous pouvez utiliser Azure Machine Learning Studio afin de surveiller, d’organiser et de suivre vos tâches pour l’entraînement et l’expérimentation. L’historique des travaux Machine Learning (ML) est un élément important d’un processus de développement ML explicable et reproductible.
Cet article explique comment :
- Ajoutez un nom d’affichage de travail.
- Création d’un affichage personnalisé.
- Ajout d’une description de la tâche.
- Identification et recherche des tâches.
- Recherche sur l’historique des tâches.
- Annulation ou mise en échec de tâches.
- Monitorez l’état du travail via l’envoi de notification par e-mail.
- Monitorez vos ressources de travail (préversion).
Conseil
- Pour obtenir des informations sur l’utilisation du Kit de développement logiciel (SDK) Azure Machine Learning v1 ou de l’interface CLI v1, consultez Monitorer et analyser des travaux dans un studio (v1).
- Pour découvrir comment monitorer des travaux d’apprentissage à partir de l’interface CLI ou du Kit de développement logiciel (SDK) v2, consultez Suivre des expériences et des modèles avec MLflow (v2).
- Pour découvrir comment monitorer le service Azure Machine Learning et les services Azure associés, consultez Superviser Azure Machine Learning.
- Pour découvrir comment monitorer des modèles déployés sur des points de terminaison en ligne, consultez Monitorer des points de terminaison en ligne.
Prérequis
Vous devez disposer des éléments suivants :
- Pour utiliser Azure Machine Learning, vous devez disposer d’un abonnement Azure. Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit avant de commencer. Essayez la version gratuite ou payante d’Azure Machine Learning.
- Vous devez avoir un espace de travail Azure Machine Learning. Un espace de travail est créé dans Installer, configurer et utiliser l’interface CLI (v2).
Nom d’affichage de la tâche
Le nom d’affichage la tâche est un nom facultatif et personnalisable que vous pouvez fournir pour votre tâche. Pour modifier le nom d’affichage de la tâche :
Accédez à l’onglet Tâches.
Sélectionnez la tâche à modifier.
Sélectionnez le bouton Modifier pour modifier le nom d’affichage de la tâche.
Vue personnalisée
Pour afficher vos tâches dans le studio :
Accédez à l’onglet Tâches.
Sélectionnez Toutes les expériences pour afficher tous les travaux d’une expérience ou Tous les travaux pour voir tous les travaux soumis dans l’espace de travail.
Dans la page Tous les travaux, vous pouvez filtrer la liste des travaux en fonction des balises, des expériences, de la cible de calcul et d’autres valeurs. Cela vous permet de mieux organiser et définir l’étendue de votre travail.
Personnalisez la page en sélectionnant des travaux que vous souhaitez comparer, en ajoutant des graphiques ou en appliquant des filtres. Ces modifications peuvent être enregistrées en tant que Vue personnalisée afin que vous puissiez facilement revenir à votre travail. Les utilisateurs disposant d’autorisations d’espace de travail peuvent modifier ou consulter l’affichage personnalisé. Partagez également la vue personnalisée avec les membres de l’équipe pour une meilleure collaboration en sélectionnant Partager l’affichage.
Pour afficher les journaux des tâches, sélectionnez une tâche. Vous trouverez les journaux de diagnostic et d’erreurs de votre tâche sous l’onglet Sorties + journaux.
Description de la tâche
Vous pouvez ajouter une description de travail pour fournir plus de contexte et d’informations sur ce travail. Vous pouvez également rechercher ces descriptions à partir de la liste des tâches et ajouter la description de la tâche en tant que colonne dans la liste des tâches.
Accédez à la page des détails de votre travail, puis sélectionnez l’icône de modification ou de crayon pour ajouter, modifier ou supprimer des descriptions pour votre travail. Pour conserver les modifications apportées à la liste des travaux, enregistrez-les dans votre vue personnalisée existante ou dans une nouvelle vue personnalisée. Le format Markdown est pris en charge pour les descriptions des travaux, ce qui permet d’intégrer des images et de créer des liens profonds, comme indiqué.
Identifier et rechercher des tâches
Dans Azure Machine Learning, vous pouvez utiliser des balises et propriétés pour vous aider dans l’organisation et l’interrogation de tâchesen vue de rechercher des informations importantes.
Modifier les étiquettes
Vous pouvez ajouter, modifier ou supprimer des étiquettes de tâches dans Studio. Accédez à la page des descriptions de votre travail, puis sélectionnez l’icône de modification ou de crayon pour ajouter, modifier ou supprimer des balises pour vos travaux. Vous pouvez également effectuer une recherche ou appliquer un filtre sur ces étiquettes à partir de la page de liste des tâches.
Interroger des propriétés et des balises
Vous pouvez interroger des tâches au sein d’une expérience pour renvoyer une liste de tâches qui correspondent aux propriétés et balises spécifiques.
Pour rechercher des tâches spécifiques, accédez à la liste Toutes les tâches. À partir de là, vous avez le choix entre deux options :
- Utilisez le bouton Ajouter un filtre et sélectionnez Filtrer sur les étiquettes pour filtrer les tâches en fonction de l’étiquette qui a été attribuée aux tâches.
- Utilisez la barre de recherche pour trouver rapidement des travaux en faisant une recherche sur les métadonnées du travail comme l’état du travail, les descriptions, les noms d’expériences et le nom de l’émetteur.
Annulation ou mise en échec de tâches
Si vous constatez une erreur ou si votre tâche prend trop de temps, vous pouvez l’annuler.
Pour annuler un travail dans le studio :
Accédez au pipeline en cours d’exécution dans la section Tâches ou Pipelines.
Sélectionnez le numéro du pipeline que vous souhaitez annuler.
Dans la barre d’outils, sélectionnez Annuler.
Monitorer l’état du travail via l’envoi de notification par e-mail
Vous pouvez utiliser les paramètres de diagnostic pour déclencher des notifications par e-mail. Pour découvrir la procédure de création des paramètres de diagnostic, consultez Créer des paramètres de diagnostic dans Azure Monitor.
Pou découvrir comment créer et gérer des alertes de journal en utilisant Azure Monitor, consultez Créer ou modifier une règle d’alerte de recherche dans les journaux.