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DataCollector interface

  • 參考
套件:
@azure/arm-machinelearning

屬性

collections

[必要]集合組態。 每個集合都有自己的組態來收集模型數據，而且集合的名稱可以是任意字串。 模型數據收集器可用於承載記錄或自定義記錄或兩者。 收集要求和回應會保留給承載記錄，其他則用於自定義記錄。
requestLogging

mdc 的要求記錄組態包含所有集合的進階記錄設定。 這是選擇性的。
rollingRate

將模型數據收集到 Blob 記憶體時，我們需要將數據變換到不同的路徑，以避免在單一 Blob 檔案中記錄所有數據。 如果滾動速率為小時，則會在 Blob 路徑 /yyyy/MM/dd/HH/中收集所有數據。 如果是當天，所有數據都會在 Blob 路徑 /yyyy/MM/dd/中收集。 滾動路徑的另一個優點是模型監視 ui 能夠非常快速地選取時間範圍的數據。

屬性詳細資料

collections

[必要]集合組態。 每個集合都有自己的組態來收集模型數據，而且集合的名稱可以是任意字串。 模型數據收集器可用於承載記錄或自定義記錄或兩者。 收集要求和回應會保留給承載記錄，其他則用於自定義記錄。

collections: {[propertyName: string]: Collection | null}

屬性值

{[propertyName: string]: Collection | null}

requestLogging

mdc 的要求記錄組態包含所有集合的進階記錄設定。 這是選擇性的。

requestLogging?: RequestLogging

屬性值

RequestLogging

rollingRate

將模型數據收集到 Blob 記憶體時，我們需要將數據變換到不同的路徑，以避免在單一 Blob 檔案中記錄所有數據。 如果滾動速率為小時，則會在 Blob 路徑 /yyyy/MM/dd/HH/中收集所有數據。 如果是當天，所有數據都會在 Blob 路徑 /yyyy/MM/dd/中收集。 滾動路徑的另一個優點是模型監視 ui 能夠非常快速地選取時間範圍的數據。

rollingRate?: string

屬性值

string