Включение ведения журнала веб-служб "Студия машинного обучения"(классическая версия)

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ К:Машинное обучение Studio (классическая) Машинное обучение Azure

Внимание

Поддержка Студии машинного обучения (классической) будет прекращена 31 августа 2024 г. До этой даты рекомендуется перейти на Машинное обучение Azure.

Начиная с 1 декабря 2021 года вы не сможете создавать новые ресурсы Студии машинного обучения (классической). Существующие ресурсы Студии машинного обучения (классической) можно будет использовать до 31 августа 2024 г.

• См. сведения о переносе проектов машинного обучения из Студии машинного обучения (классическая версия) в Машинное обучение Azure.
• См. дополнительные сведения о Машинном обучении Azure.

Прекращается поддержка документации по Студии машинного обучения (классической). В будущем она может не обновляться.

В этом документе представлена информация о возможности ведения журналов в веб-службах Студии машинного обучения (классическая модель). Ведение журнала предоставляет дополнительные сведения, помимо номера ошибки и сообщения о ней. Эти сведения могут помочь устранить неполадки, связанные с вызовами интерфейсов API Студии машинного обучения (классическая модель).

Как включить ведение журналов для веб-службы

Ведение журнала можно включить на портале веб-служб "Студия машинного обучения" (классическая версия).

1. Для этого войдите на портал по адресу https://services.azureml.net. Для классических веб-служб также можно перейти на портал, щелкнув Новый интерфейс веб-служб на странице веб-служб в Студии машинного обучения (классическая модель).

   

2. В верхней строке меню щелкните Веб-службы для новой веб-службы или Classic Web Services (Классические веб-службы) для классических веб-служб.

   

3. Для новой веб-службы щелкните имя веб-службы. Для классической веб-службы щелкните имя службы, а затем — соответствующую конечную точку на следующей странице.

4. В верхней строке меню щелкните Настройка.

5. Задайте для параметра Включить ведение журнала значение Ошибка (для регистрации только ошибок) или Все (для полного ведения журнала).

   

6. Нажмите кнопку Сохранить.

7. Для классических веб-служб создайте контейнер ml-diagnostics.

   Все журналы веб-службы хранятся в контейнере больших двоичных объектов под названием ml-diagnostics в учетной записи хранения, связанной с веб-службой. Для новых веб-служб этот контейнер создается при первом доступе к веб-службе. Для классических веб-служб вам необходимо создать этот контейнер, если он еще создан.

   1. На портале Azure перейдите в учетную запись хранения, связанную с веб-службой.

   2. В колонке Служба BLOB-объектов щелкните Контейнеры.

   3. Если контейнер ml-diagnostics не существует, щелкните +Контейнер, присвойте контейнеру имя ml-diagnostics и выберите Тип доступа "BLOB-объект". Щелкните OK.

      

Совет

Для классических веб-служб панель мониторинга веб-служб в Студии машинного обучения (классическая модель) имеет переключатель для включения ведения журнала. Так как ведением журнала теперь можно управлять на портале веб-служб, необходимо включить ведение журнала на портале, как описано в этой статье. Если вы уже включили ведение журнала в Студии (классическая модель), тогда выключите ведение журнала на портале веб-служб и снова включите его.

Результаты включения ведения журнала

Когда функция ведения журналов включена, все сведения диагностики и сведения об ошибках из конечной точки веб-приложения помещаются в контейнер больших двоичных объектов ml-diagnostics в учетной записи хранения Azure, связанной с рабочей областью пользователя. В этом контейнере содержатся все диагностические сведения обо всех конечных точках веб-службы для всех рабочих областей, связанных с этой учетной записью хранения.

Эти журналы можно просматривать при помощи любого из доступных инструментов, позволяющих просматривать элементы в учетной записи хранения Azure. Проще всего перейти к учетной записи хранения на портале Azure, щелкнуть Контейнеры, а затем выбрать контейнер ml-diagnostics.

Ведение журнала подробных сведений о больших двоичных объектах

Каждый большой двоичный объект в контейнере содержит диагностические данные по одному из следующих действий:

• Осуществление метода пакетного выполнения
• Выполнение метода запроса-ответа
• Инициализация контейнера "запрос-ответ"

Имя каждого большого двоичного объекта содержит префикс в следующем формате:

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

Где тип журнала имеет одно из следующих значений:

• batch
• score/requests
• score/init