如何深入了解 AzureML 端点部署的异常和日志记录
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【中文标题】如何深入了解 AzureML 端点部署的异常和日志记录【英文标题】：How to get insights in exceptions and logging of AzureML endpoint deployment 【发布时间】：2020-06-23 14:06:42 【问题描述】：由于我的 InferenceConfig 中有错误的 score.py 文件，Model.Deploy 无法使用 ACI 进行 Azure 机器学习。我想在云中创建端点，但我在门户中看到的唯一状态是不健康。我用于部署模型的本地脚本（使用 ）一直运行，直到超时。 （使用service.wait_for_deployment(show_output=True)statement）。
是否有一个选项可以更深入地了解部署变为“不健康”的实际原因/错误消息？
【问题讨论】：
【参考方案1】：通常超时是由评分脚本中的 init() 函数中的错误引起的。您可以使用print(service.get_logs())获取详细日志以查找Python错误。
有关更全面的故障排除指南，请参阅：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-troubleshoot-deployment
【讨论】：
以上是关于如何深入了解 AzureML 端点部署的异常和日志记录的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
weblogic 9i 启动部署有struts 2的应用，日志异常