Azure Machine Learning como uma fonte da Grade de Eventos

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Este artigo fornece as propriedades e o esquema para eventos do Workspace de Machine Learning. Para obter uma introdução a esquemas de evento, consulte esquema de grade de eventos do Azure.

Tipos de evento disponíveis

O Azure Machine Learning emite os seguintes tipos de eventos:

Tipo de evento Descrição
Microsoft.MachineLearningServices.ModelRegistered Gerado quando um novo modelo ou uma versão de modelo é registrada com êxito.
Microsoft.MachineLearningServices.ModelDeployed Gerado quando os modelos são implantados com êxito em um ponto de extremidade.
Microsoft.MachineLearningServices.RunCompleted Gerado quando uma execução é concluída com êxito.
Microsoft.MachineLearningServices.DatasetDriftDetected Gerado quando um monitor de descompasso de conjunto de dados detecta o descompasso.
Microsoft.MachineLearningServices.RunStatusChanged Gerado quando um status de execução é alterado.

Exemplos de eventos

Quando um evento é disparado, o serviço de Grade de Eventos envia dados sobre esse evento para o ponto de extremidade de assinatura. Esta seção mostra um exemplo de como os dados seriam para cada evento.

Evento Microsoft.MachineLearningServices.ModelRegistered

[{
  "source": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}",
  "subject": "models/sklearn_regression_model:20",
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices.ModelRegistered",
  "time": "2017-06-26T18:41:00.9584103Z",
  "id": "831e1650-001e-001b-66ab-eeb76e069631",
  "data": {
    "ModelName": "sklearn_regression_model",
    "ModelVersion": 20,
    "ModelTags": {
        "area": "diabetes",
        "type": "regression"
    },
    "ModelProperties": {
        "type": "test"
    }
  },
  "specversion": "1.0"
}]

Evento Microsoft.MachineLearningServices.ModelDeployed

[{
  "source": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}",
  "subject": "endpoints/my-sklearn-service",
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices.ModelDeployed",
  "time": "2017-06-26T18:41:00.9584103Z",
  "id": "831e1650-001e-001b-66ab-eeb76e069631",
  "data": {
    "ServiceName": "my-sklearn-service",
    "ServiceComputeType": "ACI",
    "ModelIds": "sklearn_regression_model:1,sklearn_regression_model:2",
    "ServiceTags": {
        "area": "diabetes",
        "type": "regression"
    },
    "ServiceProperties": {
        "type": "test"
    }
  },
  "specversion": "1.0"
}]

Evento Microsoft.MachineLearningServices.RunCompleted

[{
  "source": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}",
  "subject": "experiments/0fa9dfaa-cba3-4fa7-b590-23e48548f5c1/runs/AutoML_ad912b2d-6467-4f32-a616-dbe4af6dd8fc_5",
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices.RunCompleted",
  "time": "2017-06-26T18:41:00.9584103Z",
  "id": "831e1650-001e-001b-66ab-eeb76e069631",
  "data": {
    "experimentId": "0fa9dfaa-cba3-4fa7-b590-23e48548f5c1",
    "experimentName": "automl-local-regression",
    "runId": "AutoML_ad912b2d-6467-4f32-a616-dbe4af6dd8fc_5",
    "runType": null,
    "runTags": {},
    "runProperties": {
        "runTemplate": "automl_child",
        "pipeline_id": "5adc0a4fe02504a586f09a4fcbb241f9a4012062",
        "pipeline_spec": "{\"objects\": [{\"class_name\": \"StandardScaler\", \"module\": \"sklearn.preprocessing\", \"param_args\": [], \"param_kwargs\": {\"with_mean\": true, \"with_std\": false}, \"prepared_kwargs\": {}, \"spec_class\": \"preproc\"}, {\"class_name\": \"LassoLars\", \"module\": \"sklearn.linear_model\", \"param_args\": [], \"param_kwargs\": {\"alpha\": 0.001, \"normalize\": true}, \"prepared_kwargs\": {}, \"spec_class\": \"sklearn\"}], \"pipeline_id\": \"5adc0a4fe02504a586f09a4fcbb241f9a4012062\"}",
        "training_percent": "100",
        "predicted_cost": "0.062226144097381045",
        "iteration": "5",
        "run_template": "automl_child",
        "run_preprocessor": "StandardScalerWrapper",
        "run_algorithm": "LassoLars",
        "conda_env_data_location": "aml://artifact/ExperimentRun/dcid.AutoML_ad912b2d-6467-4f32-a616-dbe4af6dd8fc_5/outputs/conda_env_v_1_0_0.yml",
        "model_name": "AutoMLad912b2d65",
        "scoring_data_location": "aml://artifact/ExperimentRun/dcid.AutoML_ad912b2d-6467-4f32-a616-dbe4af6dd8fc_5/outputs/scoring_file_v_1_0_0.py",
        "model_data_location": "aml://artifact/ExperimentRun/dcid.AutoML_ad912b2d-6467-4f32-a616-dbe4af6dd8fc_5/outputs/model.pkl"
    }
  },
  "specversion": "1.0"
}]

Evento Microsoft.MachineLearningServices.DatasetDriftDetected

[{
  "source": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}",
  "subject": "datadrifts/{}/runs/{}",
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices.DatasetDriftDetected",
  "time": "2017-06-26T18:41:00.9584103Z",
  "id": "831e1650-001e-001b-66ab-eeb76e069631",
  "data": {
    "DataDriftId": "01d29aa4-e6a4-470a-9ef3-66660d21f8ef",
    "DataDriftName": "myDriftMonitor",
    "RunId": "01d29aa4-e6a4-470a-9ef3-66660d21f8ef_1571590300380",
    "BaseDatasetId": "3c56d136-0f64-4657-a0e8-5162089a88a3",
    "TargetDatasetId": "d7e74d2e-c972-4266-b5fb-6c9c182d2a74",
    "DriftCoefficient": 0.83503490684792081,
    "StartTime": "2019-07-04T00:00:00+00:00",
    "EndTime": "2019-07-05T00:00:00+00:00"
  },
  "specversion": "1.0"
}]

Evento Microsoft.MachineLearningServices.RunStatusChanged

[{
  "source": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}",
  "subject": "experiments/0fa9dfaa-cba3-4fa7-b590-23e48548f5c1/runs/AutoML_ad912b2d-6467-4f32-a616-dbe4af6dd8fc_5",
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices.RunStatusChanged",
  "time": "2017-06-26T18:41:00.9584103Z",
  "id": "831e1650-001e-001b-66ab-eeb76e069631",
  "data": {
    "experimentId": "0fa9dfaa-cba3-4fa7-b590-23e48548f5c1",
    "experimentName": "automl-local-regression",
    "runId": "AutoML_ad912b2d-6467-4f32-a616-dbe4af6dd8fc_5",
    "runType": null,
    "runTags": {},
    "runProperties": {
        "runTemplate": "automl_child",
        "pipeline_id": "5adc0a4fe02504a586f09a4fcbb241f9a4012062",
        "pipeline_spec": "{\"objects\": [{\"class_name\": \"StandardScaler\", \"module\": \"sklearn.preprocessing\", \"param_args\": [], \"param_kwargs\": {\"with_mean\": true, \"with_std\": false}, \"prepared_kwargs\": {}, \"spec_class\": \"preproc\"}, {\"class_name\": \"LassoLars\", \"module\": \"sklearn.linear_model\", \"param_args\": [], \"param_kwargs\": {\"alpha\": 0.001, \"normalize\": true}, \"prepared_kwargs\": {}, \"spec_class\": \"sklearn\"}], \"pipeline_id\": \"5adc0a4fe02504a586f09a4fcbb241f9a4012062\"}",
        "training_percent": "100",
        "predicted_cost": "0.062226144097381045",
        "iteration": "5",
        "run_template": "automl_child",
        "run_preprocessor": "StandardScalerWrapper",
        "run_algorithm": "LassoLars",
        "conda_env_data_location": "aml://artifact/ExperimentRun/dcid.AutoML_ad912b2d-6467-4f32-a616-dbe4af6dd8fc_5/outputs/conda_env_v_1_0_0.yml",
        "model_name": "AutoMLad912b2d65",
        "scoring_data_location": "aml://artifact/ExperimentRun/dcid.AutoML_ad912b2d-6467-4f32-a616-dbe4af6dd8fc_5/outputs/scoring_file_v_1_0_0.py",
        "model_data_location": "aml://artifact/ExperimentRun/dcid.AutoML_ad912b2d-6467-4f32-a616-dbe4af6dd8fc_5/outputs/model.pkl"
    },
   "runStatus": "failed"
   },
  "specversion": "1.0"
}]

Propriedades do evento

Um evento tem os seguintes dados de nível superior:

Propriedade Type Descrição
source string Caminho de recurso completo para a origem do evento. Este campo não é gravável. A Grade de Eventos fornece esse valor.
subject string Caminho definido pelo publicador para o assunto do evento.
type string Um dos tipos de evento registrados para a origem do evento.
time string A hora em que o evento é gerado com base na hora UTC do provedor.
id string Identificador exclusivo do evento.
data objeto Dados de eventos do armazenamento de blob.
specversion string Versão de especificação do esquema CloudEvents.

O objeto de dados tem as seguintes propriedades para cada tipo de evento:

Microsoft.MachineLearningServices.ModelRegistered

Propriedade Type Descrição
ModelName string O nome do modelo registrado.
ModelVersion string A versão do modelo registrado.
ModelTags objeto As marcas do modelo registrado.
ModelProperties objeto As propriedades do modelo registrado.

Microsoft.MachineLearningServices.ModelDeployed

Propriedade Type Descrição
ServiceName string O nome do serviço implantado.
ServiceComputeType string O tipo de computação (por exemplo, ACI, AKS) do serviço implantado.
ModelIds string Uma lista separada por vírgula de IDs de modelos. As IDs dos modelos implantados no serviço.
ServiceTags objeto As marcas do serviço implantado.
ServiceProperties objeto As propriedades do serviço implantado.

Microsoft.MachineLearningServices.RunCompleted

Propriedade Type Descrição
experimentId string A ID do experimento ao qual a execução pertence.
experimentName string O nome do experimento ao qual a execução pertence.
runId string A ID da execução concluída.
runType string O tipo da execução concluída.
runTags objeto As marcas da execução concluída.
runProperties objeto As propriedades da execução concluída.

Microsoft.MachineLearningServices.DatasetDriftDetected

Propriedade Type Descrição
DataDriftId string A ID do monitor de descompasso de dados que disparou o evento.
DataDriftName string O nome do monitor de descompasso de dados que disparou o evento.
RunId string A ID da execução que detectou o descompasso de dados.
BaseDatasetId string A ID do conjunto de dados base usado para detectar o descompasso.
TargetDatasetId string A ID do conjunto de dados de destino usado para detectar o descompasso.
DriftCoefficient double O resultado do coeficiente que disparou o evento.
StartTime DATETIME A hora de início da série temporal do conjunto de dados de destino que resultou na detecção do descompasso.
EndTime DATETIME A hora de término da série temporal do conjunto de dados de destino que resultou na detecção do descompasso.

Microsoft.MachineLearningServices.RunStatusChanged

Propriedade Type Descrição
experimentId string A ID do experimento ao qual a execução pertence.
experimentName string O nome do experimento ao qual a execução pertence.
runId string A ID da execução concluída.
runType string O tipo da execução concluída.
runTags objeto As marcas da execução concluída.
runProperties objeto As propriedades da execução concluída.
runStatus string O status da execução.

Tutoriais e guias de instruções

Título Descrição
Consumir eventos do Azure Machine Learning Visão geral da integração do Azure Machine Learning à Grade de Eventos.

Próximas etapas