Как использовать диагностику рабочей области

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

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.

Предварительные требования

  • Рабочая область Машинного обучения Azure. Инструкции по созданию рабочей области см. в разделе "Создание рабочей области".

  • Пакет SDK машинного обучения Azure для Python версии 2. Чтобы установить пакет SDK, используйте следующую команду:

    pip install azure-ai-ml azure-identity

    Чтобы обновить существующую установку пакета SDK до последней версии, выполните следующую команду:

    pip install --upgrade azure-ai-ml azure-identity

    Для получения дополнительной информации см. библиотеку клиента пакета Машинное обучение Azure для Python.

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 диагностику рабочей области из Python.

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

from azure.ai.ml import MLClient
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, workspace)
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.

Дополнительные сведения см. в справочнике Workspace.

Следующий шаг

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

  • Last updated on