適用対象:Azure Machine Learning SDK v1 for Python
重要
この記事では、Azure Machine Learning SDK v1 の使用に関する情報を提供します。 SDK v1 は 2025 年 3 月 31 日の時点で非推奨となり、サポートは 2026 年 6 月 30 日に終了します。 SDK v1 は、その日付までインストールして使用できます。
2026 年 6 月 30 日より前に SDK v2 に移行することをお勧めします。 SDK v2 の詳細については、「 Azure Machine Learning Python SDK v2 と SDK v2 リファレンスとは」を参照してください。
Azure Machine Learning には、ワークスペースの問題を特定するために使用できる診断 API が提供されています。 診断レポートで返されるエラーには、問題の解決方法に関する情報が含まれています。
Azure Machine Learning スタジオまたは Python SDK からワークスペース診断を使用できます。
前提条件
Azure Machine Learning ワークスペース。 ワークスペースを作成する手順については、「ワークスペースの 作成」を参照してください。
Azure Machine Learning SDK for Python v2。 SDK をインストールするには、次のコマンドを使用します。
pip install azure-ai-ml azure-identity
SDK の既存のインストールを最新バージョンに更新するには、次のコマンドを使用します。
pip install --upgrade azure-ai-ml azure-identity
詳細については、「 Python 用 Azure Machine Learning パッケージ クライアント ライブラリ」を参照してください。
- Azure Machine Learning ワークスペース。 まだお持ちでない場合は、ワークスペースの作成に関する記事を参照してください。
- Azure Machine Learning SDK v1 for Python。
Studio からの診断
Azure Machine Learning スタジオから、ワークスペースの診断を実行して、セットアップを確認することができます。 診断を実行するには、ページの右上隅にある [?] アイコンを選択します。 次に、 [Run workspace diagnostics](ワークスペース診断の実行) を選択します。
診断の実行後、検出された問題の一覧が返されます。 この一覧には、考えられる解決策へのリンクが含まれています。
Python からの診断
次のスニペットは、Python からワークスペースの診断を使う方法を示しています。
適用対象: Python SDK azure-ai-ml v2 (現行)
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}")
応答は、ワークスペースで検出されたすべての問題に関する情報を含む DiagnoseResponseResultValue オブジェクトです。
適用対象:Azure Machine Learning SDK v1 for Python
from azureml.core import Workspace
ws = Workspace.from_config()
diag_param = {
"value": {
}
}
resp = ws.diagnose_workspace(diag_param)
print(resp)
応答は、ワークスペースで検出されたすべての問題に関する情報を含む JSON ドキュメントです。 次の JSON は応答の例です。
{
"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://learn.microsoft.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": []
}
}
問題が検出されない場合は、空の JSON ドキュメントが返されます。
詳細については、ワークスペースに関するリファレンスを参照してください。
詳細については、Workspace.diagnose_workspace() のリファレンスを参照してください。