Relatórios de status de modelagem

O arquivo Relatórios de status de modelagem permite acompanhar o progresso da modelagem para cada cenário incluído no conjunto de recursos de sua conta do Recomendações Inteligentes. O arquivo estará localizado na pasta de logs da Conta de Armazenamento.

Você pode ver uma cópia dos Relatórios de Status de Modelagem para sua conta de armazenamento seguindo estas etapas:

1. No portal do Azure, acesse sua Conta de armazenamento, selecione Contêineres e localize seu ircontainer (ou qualquer contêiner que você use para hospedar o contrato de dados). 
2. Selecione a pasta ir_logs.
3. Agora você verá uma pasta chamada StatusReport. Você notará que cada status do ciclo de modelagem será relatado em um arquivo diferente dentro desta pasta e mantido separado de sua pasta de registro de erros. O nome do arquivo inclui a hora da última atualização do arquivo e a ID do ciclo de modelagem (também conhecida como ID do ambiente).

Observação

Se você não estiver vendo logs de erro em sua pasta ir_logs, verifique se a cadeia de conexão para seu modelo está configurada corretamente.

Relatórios de status

O arquivo de relatórios de status contém os seguintes parâmetros e possíveis tipos de status:

Parâmetro de Relatório de Status	Descrição
executionID	ID do ciclo de modelagem.
startTimeUtc	Representa a hora de início do ciclo de modelagem.
reportLastUpdateTimeUtc	Representa a hora da última atualização do arquivo Relatórios de status e é atualizado a cada hora.
scenariosStatus	Lista de todos os algoritmos representados em seu modelo e o status do modelo associado (êxito, em andamento, com falha).

O arquivo de relatórios de status contém os seguintes possíveis tipos de status:

Status	Descrição
Êxito	Esse status significa que o processo de modelagem do cenário foi concluído e você pode exibir os resultados completos da recomendação com a API para esse cenário.
InProgress	Este status significa que o processo de modelagem do cenário ainda está em execução. Em alguns casos, os resultados da recomendação podem estar parcialmente prontos neste estágio. Para obter os resultados completos da recomendação, deve-se esperar que o processo de modelagem do cenário termine com o status "Êxito".
Falhou	Esse status significa que houve um erro e o cenário falhou na etapa de modelagem. Para investigar mais, comece consultando a pasta ir_logging para ver se há erros com o contrato de dados. Depois que as alterações forem feitas, dispare manualmente o modelo e tente novamente. Um algoritmo com falha não afetará os resultados de outros algoritmos.

A tabela a seguir mapeia cada algoritmo para seus cenários de API afetados:

Algoritmo de Status de Modelagem	Cenários de API Relacionados
TextualSimilarity	Representa o modelo que alimenta as recomendações textuais, criadas usando sua API semelhante com o algoType="Textual"
VisualSimilarity	Representa o modelo que alimenta as recomendações de Semelhança Visual, que inclui: AlgoType="visual" BringtheLook CompleteSimilarItems CompleteSimilarStyles
Separações	Representa o modelo que alimenta as recomendações "Sugestões" (API Picks).
NextBest	Representa o modelo que alimenta a API NextBestAction (anteriormente CART).
PeopleAlso	Resposta da API semelhante padrão
BrowseLists	Representa o status das recomendações do gráfico de tendências (Novo, Mais Populares, Popular) e ReRankedAlgoLists.
ExternalLists	Representa o status de suas Listas Externas e ReRankedExternalLists.

Relatório de status de exemplo

Neste exemplo, suas BrowseLists e ExternalLists terminaram sua preparação, mas suas solicitações NextBestAction API e PeopleAlso API ainda estão sendo modeladas.

{
"executionId":your_execution_id,
"startTimeUtc":"2022-09-03T21:25:24Z",
"reportLastUpdateTimeUtc":"2022-09-08T09:08:59.9493937Z",
"scenariosStatus": {
    "NextBest":{"status":"InProgress"},
    "PeopleAlso":{"status":"InProgress"},
    "ExternalLists":{"status":"Success"},
    "BrowseLists":{"status":"Success"}
  }
}

Consulte Também

Guia de início rápido: faça uma chamada de API autenticada
Visão geral da implantação
Configurar relatórios do Azure Data Lake Storage
Usar contratos de dados para compartilhar dados