在工作室中监视和分析作业

可以使用 Azure 机器学习工作室来监视、组织和跟踪作业,以便进行训练和试验。 ML 作业历史记录是可解释和可重复的 ML 开发过程的重要部分。

本文演示如何完成以下任务:

  • 添加作业显示名称。
  • 创建自定义视图。
  • 添加作业说明。
  • 标记和查找作业。
  • 对作业历史记录运行搜索。
  • 取消作业或使其失败。
  • 通过电子邮件通知监视作业状态。
  • 监视作业资源(预览版)

提示

如果要查找有关部署到联机终结点的监视模型的信息,请参阅监视联机终结点

先决条件

需要准备好以下各项:

作业显示名称

作业显示名称是可为作业提供的可自定义可选名称。 若要编辑作业显示名称,请执行以下操作:

  1. 导航到“作业”列表。

  2. 选择要编辑的作业。

    “作业”列表的屏幕截图

  3. 选择“编辑”按钮以编辑作业显示名称。

    显示如何编辑显示名称的屏幕截图。

自定义视图

若要在工作室中查看作业,请执行以下操作:

  1. 导航到“作业”选项卡。

  2. 选择“所有试验”以查看试验中的所有作业,或选择“所有作业”以查看工作区中已提交的所有作业。

在“所有作业”页面中,可以按标记、试验、计算目标等筛选作业列表,以便更好地组织和确定工作范围。

  1. 通过选择要比较的作业、添加图表或应用筛选来对页面进行自定义。 这些更改可以保存为“自定义视图”,以便你轻松返回到你的工作内容。 具有工作区权限的用户可以编辑或查看自定义视图。 此外,还可以通过选择“共享视图”,与团队成员共享自定义视图以增强协作。

  2. 要查看作业日志,请选择特定的作业,在“输出 + 日志”选项卡中,可以找到作业的诊断和错误日志。

    显示如何创建自定义视图的屏幕截图。

作业说明

可以作业的作业说明,以提供作业的更多上下文和信息。 还可以从作业列表中搜索这些说明,并将作业说明作为列添加到作业列表中。

导航到运行的“作业详细信息”页,然后选择“编辑”或“铅笔”图标以添加、编辑或删除作业说明。 若要保留对作业列表的更改,请将所做的更改保存到现有的自定义视图或新的自定义视图。 允许对图像进行嵌入和深层链接的作业说明支持 Markdown 格式,如下所示。

显示如何创建作业说明的屏幕截图。

标记和查找作业

在 Azure 机器学习中,可以使用属性与标记来帮助组织作业,以及查询作业以获取重要信息。

  • 编辑标记

    可以在工作室中添加、编辑或删除作业标记。 导航到运行的“作业详细信息”页,然后选择“编辑”或“铅笔”图标以添加、编辑或删除作业的标记。 还可以从作业列表页面搜索和筛选这些标记。

    显示如何添加、编辑或删除作业标记的屏幕截图。

  • 查询属性和标记

    可以查询试验中的作业,以返回与特定属性和标记匹配的作业列表。

    若要搜索特定的作业,请导航到“所有作业”列表。 可以使用以下两个选项:

    1. 使用“添加筛选器”按钮,选择标记上的筛选器按分配给作业的标记筛选作业。

      OR

    2. 使用搜索栏通过搜索作业元数据(例如作业状态、说明、试验名称和提交者名称)快速查找作业。

取消作业或使其失败

如果发现错误,或者完成作业花费的时间太长,可以取消该作业。

若要在工作室中取消作业,请使用以下步骤:

  1. 转到“作业”或“管道”部分中正在运行的管道。

  2. 选择要取消的管道作业编号。

  3. 在工具栏中,选择“取消”。

通过电子邮件通知监视作业状态

  1. Azure 门户的左侧导航栏中,选择“监视”选项卡。

  2. 选择“诊断设置”,然后选择“+ 添加诊断设置。

    电子邮件通知诊断设置屏幕截图

  3. 在“诊断设置”的

    1. “类别详细信息”下,选择“AmlRunStatusChangedEvent”。
    2. 在“目标详细信息”中,选择“发送到 Log Analytics 工作区”,并指定“订阅”和“Log Analytics 工作区”。

    注意

    Azure Log Analytics 工作区是一种不同于 Azure 机器学习服务工作区的 Azure 资源类型。 如果该列表中没有选项,则可以创建 Log Analytics 工作区

    保存电子邮件通知的位置

  4. 在“日志”选项卡中,添加“新的警报规则”。

    新建警报规则

  5. 请参阅如何使用 Azure Monitor 创建和管理日志警报

监视作业资源(预览版)

导航到工作室中的作业,然后选择“监视”选项卡。此视图以 30 天滚动的方式提供有关作业资源的见解。

“监视”选项卡的屏幕截图,其中显示了所选作业已使用的资源。

注意

此视图仅支持由 AzureML 管理的计算。 运行时间少于 5 分钟的作业将没有足够的数据来填充此视图。

后续步骤