Come usare la diagnostica dell'area di lavoro

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SI APPLICA A: Python SDK azureml v1

Azure Machine Learning offre un'API di diagnostica che può essere usata per identificare i problemi relativi all'area di lavoro. Gli errori restituiti nel report di diagnostica includono informazioni su come risolvere il problema.

È possibile usare la diagnostica dell'area di lavoro da studio di Azure Machine Learning o Python SDK.

Prerequisiti

Prima di seguire la procedura descritta in questo articolo, assicurarsi di disporre dei prerequisiti seguenti:

  • Un'area di lavoro di Azure Machine Learning. Se non è disponibile, seguire la procedura descritta nell'articolo Avvio rapido: Creare risorse dell'area di lavoro per crearne una.

  • Per installare l’SDK Python v2, usare il comando seguente:

    pip install azure-ai-ml azure-identity

    Per aggiornare un'installazione esistente di SDK alla versione più recente, usare il comando seguente:

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

    Per altre informazioni, vedere Installare Python SDK v2 per Azure Machine Learning.

Diagnostica dallo studio

Dallo studio di Azure Machine Learning è possibile eseguire la diagnostica nell'area di lavoro per controllare la configurazione. Per eseguire la diagnostica, selezionare l'icona '?' nell'angolo in alto a destra della pagina. Quindi selezionare Esegui diagnostica dell'area di lavoro.

Screenshot del pulsante di diagnostica dell'area di lavoro.

Dopo l'esecuzione della diagnostica, viene restituito un elenco di eventuali problemi rilevati. Questo elenco include i collegamenti a possibili soluzioni.

Diagnostica da Python

Il frammento di codice seguente illustra come usare la diagnostica dell'area di lavoro da Python.

SI APPLICA A: Python SDK azure-ai-ml v2 (corrente)

from azure.ai.ml import MLClient
from azure.ai.ml.entities import Workspace
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)
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}")

La risposta è un oggetto DiagnoseResponseResultValue che contiene informazioni su eventuali problemi rilevati nell'area di lavoro.

SI APPLICA A: Python SDK azureml v1

from azureml.core import Workspace

ws = Workspace.from_config()

diag_param = {
      "value": {
      }
    }

resp = ws.diagnose_workspace(diag_param)
print(resp)

La risposta è un documento JSON che contiene informazioni su eventuali problemi rilevati con l'area di lavoro. Di seguito è riportata una risposta JSON di esempio:

{
    "value": {
        "user_defined_route_results": [],
        "network_security_rule_results": [],
        "resource_lock_results": [],
        "dns_resolution_results": [{
            "code": "CustomDnsInUse",
            "level": "Warning",
            "message": "It is detected VNet '/subscriptions/<subscription-id>/resourceGroups/<resource-group-name>/providers/Microsoft.Network/virtualNetworks/<virtual-network-name>' of private endpoint '/subscriptions/<subscription-id>/resourceGroups/<myresourcegroup>/providers/Microsoft.Network/privateEndpoints/<workspace-private-endpoint>' is not using Azure default DNS. You need to configure your DNS server and check https://video2.skills-academy.com/azure/machine-learning/how-to-custom-dns to make sure the custom DNS is set up correctly."
        }],
        "storage_account_results": [],
        "key_vault_results": [],
        "container_registry_results": [],
        "application_insights_results": [],
        "other_results": []
    }
}

Se non vengono rilevati problemi, viene restituito un documento JSON vuoto.

Per altre informazioni, vedere le informazioni di riferimento sull'area di lavoro.

Per altre informazioni, vedere le informazioni di riferimento su Workspace.diagnose_workspace().

Passaggio successivo

Gestire le aree di lavoro di Azure Machine Learning nel portale o con Python SDK (v2)