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Habilitar o registro em log para serviços Web do Machine Learning Studio (clássico)

  • Artigo

APLICA-SE A: Aplica-se a.Machine Learning Studio (clássico) Não se aplica a.Azure Machine Learning

Importante

O suporte para o Estúdio de ML (clássico) terminará a 31 de agosto de 2024. Recomendamos a transição para o Azure Machine Learning até essa data.

A partir de 1 de dezembro de 2021, não poderá criar novos recursos do Estúdio de ML (clássico). Até 31 de agosto de 2024, pode continuar a utilizar os recursos existentes do Estúdio de ML (clássico).

A documentação do Estúdio de ML (clássico) está a ser descontinuada e poderá não ser atualizada no futuro.

Este documento fornece informações sobre a capacidade de registro em log dos serviços Web (clássicos) do Machine Learning Studio. O registro em log fornece informações adicionais, além de apenas um número de erro e uma mensagem, que podem ajudá-lo a solucionar problemas de suas chamadas para as APIs (clássicas) do Machine Learning Studio.

Como habilitar o log para um serviço Web

Você habilita o registro em log do portal de Serviços Web do Estúdio de Aprendizado de Máquina (clássico).

  1. Entre no portal de Serviços Web do Machine Learning Studio (clássico) em https://services.azureml.net. Para um serviço Web Clássico, você também pode acessar o portal clicando em Nova Experiência de Serviços Web na página Serviços Web do Estúdio de Aprendizado de Máquina (clássico) no Studio (clássico).

    Link Nova Experiência de Serviços Web

  2. Na barra de menus superior, clique em Serviços Web para um novo serviço Web ou clique em Serviços Web clássicos para um serviço Web clássico.

    Selecionar serviços Web Novos ou Clássicos

  3. Para um Novo serviço Web, clique no nome do serviço Web. Para um serviço Web Clássico, clique no nome do serviço Web e, na página seguinte, clique no ponto de extremidade apropriado.

  4. Na barra de menu superior, clique em Configurar.

  5. Defina a opção Ativar registro em log como Erro (para registrar somente erros) ou Tudo (para registro completo).

    Selecionar nível de registo

  6. Clique em Guardar.

  7. Para serviços Web clássicos, crie o contêiner ml-diagnostics .

    Todos os logs do serviço Web são mantidos em um contêiner de blob chamado ml-diagnostics na conta de armazenamento associada ao serviço Web. Para novos serviços Web, esse contêiner é criado na primeira vez que você acessa o serviço Web. Para serviços Web clássicos, você precisa criar o contêiner se ele ainda não existir.

    1. No portal do Azure, vá para a conta de armazenamento associada ao serviço Web.

    2. Em Serviço Blob, clique em Contentores.

    3. Se o contêiner ml-diagnostics não existir, clique em +Container, dê ao contêiner o nome "ml-diagnostics" e selecione o tipo de acesso como "Blob". Clique em OK.

      Criar um novo contêiner para armazenar seus logs de diagnóstico

Gorjeta

Para um serviço Web clássico, o Painel de Serviços Web no Machine Learning Studio (clássico) também tem uma opção para habilitar o registro em log. No entanto, como o registro em log agora é gerenciado por meio do portal de serviços da Web, você precisa habilitar o log por meio do portal, conforme descrito neste artigo. Se você já habilitou o registro no Studio (clássico), no Portal de Serviços Web, desative o registro e habilite-o novamente.

Os efeitos da habilitação do registro em log

Quando o log é habilitado, os diagnósticos e erros do ponto de extremidade do serviço Web são registrados no contêiner de blob ml-diagnostics na Conta de Armazenamento do Azure vinculada ao espaço de trabalho do usuário. Esse contêiner contém todas as informações de diagnóstico para todos os pontos de extremidade de serviço Web para todos os espaços de trabalho associados a essa conta de armazenamento.

Os logs podem ser exibidos usando qualquer uma das várias ferramentas disponíveis para explorar uma Conta de Armazenamento do Azure. O mais fácil pode ser navegar até a conta de armazenamento no portal do Azure, clicar em Contêineres e, em seguida, clicar no contêiner ml-diagnostics.

Informações detalhadas do blob de log

Cada blob no contêiner contém as informações de diagnóstico para exatamente uma das seguintes ações:

  • Uma execução do método Batch-Execution
  • Uma execução do método Request-Response
  • Inicialização de um contêiner Solicitação-Resposta

O nome de cada blob tem um prefixo da seguinte forma:

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

Onde Tipo de log é um dos seguintes valores:

  • batch
  • pontuação/pedidos
  • pontuação/init