Поделиться через

Сведения об использовании диагностики рабочей области

  • Статья

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: Пакет SDK для Python версии 1

Машинное обучение Azure предоставляет диагностический API, который можно использовать для выявления проблем в рабочей области. Ошибки, возвращенные в отчете о диагностике, включают сведения об устранении проблемы.

Вы можете использовать диагностику рабочей области из Студии машинного обучения Azure или пакета SDK для Python.

Необходимые компоненты

Перед выполнением действий, описанных в этой статье, убедитесь, что выполнены следующие необходимые условия:

Диагностика из студии

В Студии машинного обучения Azure можно запустить диагностику в рабочей области для проверки установки. Чтобы запустить диагностика, щелкните значок "?" в правом верхнем углу страницы. Теперь выберите элемент Запустить диагностику рабочей области.

Снимок экрана: кнопка диагностика рабочей области.

После выполнения диагностики возвращается список всех обнаруженных проблем. Этот список содержит ссылки на возможные решения.

Диагностика из Python

В следующем фрагменте кода показано, как использовать диагностика рабочей области из Python.

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: Пакет SDK для Python azure-ai-ml версии 2 (current)

from azure.ai.ml import MLClient
from azure.ai.ml.entities import Workspace
from azure.identity import DefaultAzureCredential

subscription_id = '<your-subscription-id>'
resource_group = '<your-resource-group-name>'
workspace = '<your-workspace-name>'

ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group)
resp = ml_client.workspaces.begin_diagnose(workspace).result()
# Inspect the attributes of the response you are interested in
for result in resp.application_insights_results:
    print(f"Diagnostic result: {result.code}, {result.level}, {result.message}")

Ответ — это объект DiagnoseResponseResultValue , содержащий сведения о любых проблемах, обнаруженных в рабочей области.

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: Пакет SDK для Python версии 1

from azureml.core import Workspace

ws = Workspace.from_config()

diag_param = {
      "value": {
      }
    }

resp = ws.diagnose_workspace(diag_param)
print(resp)

Ответ представляет собой документ JSON, содержащий сведения обо всех проблемах, обнаруженных в рабочей области. Ниже приведен пример ответа в формате JSON:

{
    "value": {
        "user_defined_route_results": [],
        "network_security_rule_results": [],
        "resource_lock_results": [],
        "dns_resolution_results": [{
            "code": "CustomDnsInUse",
            "level": "Warning",
            "message": "It is detected VNet '/subscriptions/<subscription-id>/resourceGroups/<resource-group-name>/providers/Microsoft.Network/virtualNetworks/<virtual-network-name>' of private endpoint '/subscriptions/<subscription-id>/resourceGroups/<myresourcegroup>/providers/Microsoft.Network/privateEndpoints/<workspace-private-endpoint>' is not using Azure default DNS. You need to configure your DNS server and check https://learn.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-custom-dns to make sure the custom DNS is set up correctly."
        }],
        "storage_account_results": [],
        "key_vault_results": [],
        "container_registry_results": [],
        "application_insights_results": [],
        "other_results": []
    }
}

Если проблем не обнаружено, возвращается пустой документ JSON.

Дополнительные сведения см. в справочнике по рабочей области.

Дополнительные сведения см. в справочнике Workspace.diagnose_workspace().

Следующий шаг

Управление рабочими областями Машинное обучение Azure на портале или с помощью пакета SDK для Python (версия 2)