Batch-végpontok meghívása és hibaelhárítása

  • 5 perc

Batch-végpont meghívásakor elindít egy Azure Machine-Tanulás folyamatfeladatot. A feladat egy bemeneti paramétert vár, amely a pontszámot használni kívánt adatkészletre mutat.

A kötegpontozási feladat aktiválása

Az adatok kötegelt előrejelzésekhez való előkészítéséhez regisztrálhat egy mappát adategységként az Azure Machine Tanulás-munkaterületen.

Ezt követően a regisztrált adategységet használhatja bemenetként, amikor a Batch-végpontot a Python SDK-val inváltja:

from azure.ai.ml import Input
from azure.ai.ml.constants import AssetTypes

input = Input(type=AssetTypes.URI_FOLDER, path="azureml:new-data:1")

job = ml_client.batch_endpoints.invoke(
    endpoint_name=endpoint.name, 
    input=input)

A folyamatfeladat futtatását az Azure Machine Tanulás studióban figyelheti. A kötegvégpont meghívásával aktivált összes feladat megjelenik a kötegvégpont Feladatok lapján.

Képernyőkép egy meghívott kötegvégpont befejezett és sikertelen feladatairól.

Az előrejelzések az alapértelmezett adattárban lesznek tárolva.

Kötegelt pontozási feladat hibaelhárítása

A kötegelt pontozási feladat folyamatfeladatként fut. Ha szeretné elhárítani a folyamatfeladatot, áttekintheti annak részleteit, valamint magát a folyamatfeladat kimeneteit és naplóit.

Képernyőkép a gyermekfeladatról a folyamatfeladat áttekintésében.

Ha szeretné elhárítani a pontozási szkriptet, kiválaszthatja a gyermekfeladatot, és áttekintheti annak kimeneteit és naplóit.

Lépjen a Kimenetek + naplók lapra. A naplók/felhasználó/ mappa három fájlt tartalmaz, amelyek segítenek a hibaelhárításban:

  • job_error.txt: A szkript hibáinak összegzése.
  • job_progress_overview.txt: Magas szintű információt nyújt az eddig feldolgozott mini kötegek számáról.
  • job_result.txt: A pontozási szkript meghívásával init() és run() függvényével kapcsolatos hibákat jeleníti meg.

Képernyőkép a gyermekfeladat kimenetéről és naplóiról.