收集生产中模型的数据

项目
08/18/2023

适用于：Python SDK azureml v1

本文演示如何从 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 群集上部署的 Azure 机器学习模型中收集数据，然后将收集的数据存储在 Azure Blob 存储中。

启用收集后，收集的数据可帮助你：

针对收集的生产数据监视数据偏移。
使用 Power BI 或 Azure Databricks 分析收集的数据
更好地决定何时重新训练或优化模型。
使用收集的数据重新训练模型。

收集哪些数据，收集的数据存储在何处

可以收集以下数据：

从部署在 AKS 群集中的 Web 服务收集模型输入数据。不收集语音、音频、图像和视频数据。
使用生产输入数据进行模型预测。

注意

基于此数据的预先聚合与预先计算目前不是收集服务的一部分。

输出保存在 Blob 存储中。由于数据将添加到 Blob 存储，因此你可以选择喜好的工具来运行分析。

Blob 中输出数据的路径遵循以下语法：

/modeldata/<subscriptionid>/<resourcegroup>/<workspace>/<webservice>/<model>/<version>/<designation>/<year>/<month>/<day>/data.csv
# example: /modeldata/1a2b3c4d-5e6f-7g8h-9i10-j11k12l13m14/myresourcegrp/myWorkspace/aks-w-collv9/best_model/10/inputs/2018/12/31/data.csv

注意

在低于 0.1.0a16 的适用于 Python 的 Azure 机器学习 SDK 版本中，designation 参数命名为 identifier。如果使用早期版本开发代码，则需要相应地更新此名称。

先决条件

如果没有 Azure 订阅，请在开始前创建一个试用版订阅。
必须安装一个 Azure 机器学习工作区、一个包含脚本的本地目录以及适用于 Python 的 Azure 机器学习 SDK。若要了解如何安装，请参阅如何配置开发环境。
需要一个已训练的机器学习模型，该模型将部署到 AKS。如果没有模型，请参阅训练图像分类模型教程。
需要一个 AKS 群集。有关如何创建此类群集并部署到其中的信息，请参阅部署方式和部署位置。
设置环境并安装 Azure 机器学习监视 SDK。
使用基于 Ubuntu 18.04 的 docker 映像，它随 Modeldatacollector 的基本依赖项 libssl 1.0.0 一起提供。可以参考预生成的映像。

启用数据收集

无论通过 Azure 机器学习或其他工具部署的模型是什么，都可以启用数据收集。

若要启用数据收集，需要：

打开评分文件。

在该文件顶部，添加以下代码：

from azureml.monitoring import ModelDataCollector

在 init 函数中声明数据集合变量：
```
global inputs_dc, prediction_dc
inputs_dc = ModelDataCollector("best_model", designation="inputs", feature_names=["feat1", "feat2", "feat3", "feat4", "feat5", "feat6"])
prediction_dc = ModelDataCollector("best_model", designation="predictions", feature_names=["prediction1", "prediction2"])
```
CorrelationId 是可选参数。如果模型不需要此参数，则无需使用它。使用 CorrelationId 确实可以帮助你轻松映射到其他数据，例如 LoanNumber 或 CustomerId。

稍后将使用 Identifier 参数在 Blob 中生成文件夹结构。可以使用此参数将原始数据与已处理的数据区分开来。

将以下代码行添加到 run(input_df) 函数：

data = np.array(data)
result = model.predict(data)
inputs_dc.collect(data) #this call is saving our input data into Azure Blob
prediction_dc.collect(result) #this call is saving our prediction data into Azure Blob

在 AKS 中部署服务时，数据收集不会自动设置为 true。如以下示例所示更新配置文件：
```
aks_config = AksWebservice.deploy_configuration(collect_model_data=True)
```
也可以通过更改以下配置来为 Application Insights 启用服务监视：
```
aks_config = AksWebservice.deploy_configuration(collect_model_data=True, enable_app_insights=True)
```
若要创建新映像并部署机器学习模型，请参阅部署方式和部署位置。
将“Azure-Monitoring”pip 包添加到 Web 服务环境的 conda 依赖项：

  env = Environment('webserviceenv')
  env.python.conda_dependencies = CondaDependencies.create(conda_packages=['numpy'],pip_packages=['azureml-defaults','azureml-monitoring','inference-schema[numpy-support]'])

禁用数据收集

随时可以停止收集数据。使用 Python 代码禁用数据收集。

## replace <service_name> with the name of the web service
<service_name>.update(collect_model_data=False)

验证并分析数据

可以选择偏好的工具来分析收集到 Blob 存储中的数据。

快速访问 Blob 数据

登录到 Azure 门户。
打开你的工作区。
选择“存储”。

Blob 输出数据的路径遵循以下语法：

/modeldata/<subscriptionid>/<resourcegroup>/<workspace>/<webservice>/<model>/<version>/<designation>/<year>/<month>/<day>/data.csv
# example: /modeldata/1a2b3c4d-5e6f-7g8h-9i10-j11k12l13m14/myresourcegrp/myWorkspace/aks-w-collv9/best_model/10/inputs/2018/12/31/data.csv

使用 Power BI 分析模型数据

下载并打开 Power BI Desktop。
选择“获取数据”，然后选择“Azure Blob 存储”。
添加存储帐户名称并输入存储密钥。可以通过在 Blob 中选择“设置”>“访问密钥”找到此信息。
选择“模型数据”容器，然后选择“编辑”。
在查询编辑器中，单击“名称”列的下面，并添加存储帐户。
在筛选器中输入模型路径。如果只想查看特定年份或月份的文件，则只需展开筛选器路径即可。例如，如果只想查看三月份的数据，请使用以下筛选路径：

/modeldata/<subscriptionid>/<resourcegroupname>/<workspacename>/<webservicename>/<modelname>/<modelversion>/<designation>/<year>/3
基于“名称”值筛选相关的数据。如果存储了预测和输入，则需要针对每个预测和输入创建一个查询。
选择“内容”列标题旁边的向下双箭头，将文件合并在一起。
选择“确定”。数据将预先加载。
选择“关闭并应用”。
如果添加了输入和预测，则表会自动按 RequestId 值排序。
开始基于模型数据生成自定义报表。

使用 Azure Databricks 分析模型数据

创建一个 Azure Databricks 工作区。
转到该 Databricks 工作区。
在 Databricks 工作区中，选择“上传数据”。
选择“创建新表”，然后选择“其他数据源”>“Azure Blob 存储”>“在笔记本中创建表”。

更新数据的位置。以下是示例：

file_location = "wasbs://mycontainer@storageaccountname.blob.core.chinacloudapi.cn/modeldata/1a2b3c4d-5e6f-7g8h-9i10-j11k12l13m14/myresourcegrp/myWorkspace/aks-w-collv9/best_model/10/inputs/2018/*/*/data.csv" 
file_type = "csv"

遵循模板中的步骤查看和分析数据。

后续步骤

针对已收集的数据检测数据偏移。