Megosztás a következőn keresztül:

Naplózás engedélyezése a Machine Learning Studio (klasszikus) webszolgáltatásaihoz

  • Cikk

HATÓKÖR:Érvényes. A Machine Learning Studio (klasszikus) nem érvényes.Azure Machine Learning

Fontos

A (klasszikus) Machine Learning Studio támogatása 2024. augusztus 31-én megszűnik. Javasoljuk, hogy addig térjen át az Azure Machine Learning használatára.

2021. december 1-től kezdve nem fog tudni létrehozni új (klasszikus) Machine Learning Studio-erőforrásokat. 2024. augusztus 31-ig továbbra is használhatja a meglévő (klasszikus) Machine Learning Studio-erőforrásokat.

A (klasszikus) ML Studio dokumentációjának kivezetése folyamatban van, és a jövőben nem várható a frissítése.

Ez a dokumentum a Machine Learning Studio (klasszikus) webszolgáltatások naplózási funkcióját ismerteti. A naplózás a hibaszámon és az üzeneten kívül további információkat is tartalmaz, amelyek segíthetnek a Machine Learning Studio (klasszikus) API-k felé irányuló hívások hibaelhárításában.

Webszolgáltatás naplózásának engedélyezése

A naplózást a Machine Learning Studio (klasszikus) webszolgáltatások portáljáról engedélyezheti.

  1. Jelentkezzen be a Machine Learning Studio (klasszikus) Web Services portálra a következő címen https://services.azureml.net: . Klasszikus webszolgáltatás esetén a Portálra úgy is juthat el, hogy a (klasszikus) Studio Machine Learning Studio webszolgáltatások lapján az Új webszolgáltatások felületre kattint.

    Új webszolgáltatások felületének hivatkozása

  2. A felső menüsávon kattintson az Új webszolgáltatás Webszolgáltatások elemére, vagy a klasszikus webszolgáltatás klasszikus webszolgáltatásai elemre.

    Új vagy klasszikus webszolgáltatások kiválasztása

  3. Új webszolgáltatás esetén kattintson a webszolgáltatás nevére. Klasszikus webszolgáltatás esetén kattintson a webszolgáltatás nevére, majd a következő lapon kattintson a megfelelő végpontra.

  4. A felső menüsávon kattintson a Konfigurálás elemre.

  5. Állítsa a Naplózás engedélyezése beállítást Hiba (csak a hibák naplózásához) vagy az Összes (teljes naplózáshoz) értékre.

    Naplózási szint kiválasztása

  6. Kattintson a Mentés gombra.

  7. Klasszikus webszolgáltatások esetén hozza létre az ml-diagnostics tárolót .

    Minden webszolgáltatás naplója egy ml-diagnostics nevű blobtárolóban van tárolva a webszolgáltatáshoz társított tárfiókban. Új webszolgáltatások esetén ez a tároló akkor jön létre, amikor először éri el a webszolgáltatást. A klasszikus webszolgáltatások esetében létre kell hoznia a tárolót, ha még nem létezik.

    1. A Azure Portal lépjen a webszolgáltatáshoz társított tárfiókra.

    2. A Blob Service területen kattintson a Tárolók elemre.

    3. Ha a tároló ml-diagnosztikái nem léteznek , kattintson a +Tároló elemre, adja meg a tárolónak az "ml-diagnostics" nevet, majd válassza ki a "Blob" hozzáférési típust . Kattintson az OK gombra.

      Új tároló létrehozása a diagnosztikai naplók tárolásához

Tipp

Klasszikus webszolgáltatások esetén a Machine Learning Studio (klasszikus) Web Services irányítópultján is van egy kapcsoló a naplózás engedélyezéséhez. Mivel azonban a naplózás most már a Web Services portálon keresztül van kezelve, engedélyeznie kell a naplózást a portálon keresztül a jelen cikkben leírtak szerint. Ha már engedélyezte a naplózást a Studióban (klasszikus), akkor a Web Services portálon tiltsa le a naplózást, és engedélyezze újra.

A naplózás engedélyezésének hatásai

Ha a naplózás engedélyezve van, a webszolgáltatás végpontjának diagnosztikái és hibái a felhasználó munkaterületéhez társított Azure Storage-fiók ml-diagnostics blobtárolójában lesznek naplózva. Ez a tároló tartalmazza a tárfiókhoz társított összes munkaterület összes webszolgáltatás-végpontjának diagnosztikai adatait.

A naplók az Azure Storage-fiók megismeréséhez rendelkezésre álló eszközök bármelyikével megtekinthetők. A legegyszerűbb, ha a Azure Portal a tárfiókhoz navigál, a Tárolók elemre, majd a tároló ml-diagnosztikára kattint.

Naplóblob részletes adatai

A tárolóban lévő összes blob a következő műveletek pontosan egyikéhez tárolja a diagnosztikai adatokat:

  • A Batch-Execution metódus végrehajtása
  • A Request-Response metódus végrehajtása
  • Request-Response tároló inicializálása

Az egyes blobok neve az alábbi űrlap előtaggal rendelkezik:

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

Ahol a naplótípus az alábbi értékek egyike:

  • kötegelt
  • pontszám/kérések
  • score/init