Interroger les journaux d’épisodes
Bonsai peut collecter des données sur les épisodes, les itérations et les simulations en cours de formation et d’évaluation. Bonsai approvisionne un espace de travail Azure Log Analytics chaque fois que vous créez un espace de travail Bonsai, puis écrit des données de journal dans Azure Log Analytics afin que vous puissiez interroger les informations à côté d’autres données de journal que vous pouvez collecter.
Avant de commencer
- L’interface de ligne de commande Bonsai doit être installée.
Conseil
Bonsai journalise automatiquement les informations d’épisodes pour une instance de simulateur unique pendant l’apprentissage, et toutes les instances de simulateur pendant l’évaluation personnalisée. Si vous n’avez pas besoin de remplacer le comportement de journalisation par défaut, vous pouvez passer à l’étape 2.
Étape 1 : activer la journalisation pour plusieurs instances de simulateur
Pour activer la journalisation sur plusieurs instances de simulateur pour un cerveau déjà en cours d’apprentissage, utilisez la commande brain version start-logging :
$ bonsai brain version start-logging \
--name='HiveMind' \
--managed-simulator \
--log-session-count=2
Pour démarrer l’apprentissage avec la journalisation activée pour plusieurs instances de simulateur, utilisez l’indicateur --log-session-count avec brain version start-training :
$ bonsai brain version start-training \
--name='HiveMind' \
--version=5 \
--simulator-package-name='Apiary-HVAC' \
--instance-count=16 \
--log-session-count=8
Vous trouverez des informations supplémentaires sur les commandes start-logging et stop-logging dans la référence sur l’interface de ligne de commande de Bonsai.
Étape 2 : ouvrir votre espace de travail Log Analytics
- Connectez-vous au portail Azure.
- Ouvrez la liste des espaces de travail Bonsai associés à votre compte.
- Cliquez sur l’espace de travail pour lequel vous souhaitez interroger les journaux.
- Sélectionnez Journaux dans la section Général de la navigation du portail.
Notes
La première fois que vous ouvrez la page Journaux, Azure vous présente une superposition pleine de requêtes de pré-package. Pour éviter de voir ce panneau à chaque fois, assurez-vous que le curseur en haut du panneau libellé « Show every time » (Afficher à chaque fois) est désactivé.
Étape 3 : écrire une requête de journal Azure
Les données de Bonsai sont stockées dans les journaux personnalisés suivants :
- EpisodeLog_CL : données de niveau épisode. Une exécution d’apprentissage aura plusieurs entrées d’épisode.
- IterationLog_CL : données de niveau itération. Un épisode aura plusieurs entrées d’itération.
- ContainerEvent_CL : données de niveau système relatives aux interactions entre Azure Container Registry et les instances de conteneur utilisées pour la simulation. Disponibles uniquement quand l’indicateur
include-system-logsest utilisé. - ContainerInstanceLog_CL : données de niveau système relatives aux instances de simulateur individuelles journalisées pendant l’apprentissage. Disponibles uniquement quand l’indicateur
include-system-logsest utilisé.
Les colonnes de journal Bonsai les plus importantes pour chaque table sont indiquées ci-dessous.
EpisodeLog_CL
| Nom de la colonne | Description |
|---|---|
| AssessmentId_s | ID d’objet Azure de l’évaluation dont l’épisode faisait partie. Défini uniquement si la journalisation s’est produite pendant une évaluation. |
| AssessmentName_s | Nom personnalisé de l’évaluation dont l’épisode faisait partie. Défini uniquement si la journalisation s’est produite pendant une évaluation. |
| BrainDisplayName_s | Nom respectant la casse du cerveau Bonsai. Également répertorié dans l’interface utilisateur de Bonsai. |
| BrainName_s | Nom ne respectant pas la casse du cerveau Bonsai. Également utilisé pour référencer des cerveaux avec l’interface de ligne de commande de Bonsai. |
| BrainVersionId_g | ID d’objet Azure de la version de cerveau. |
| BrainVersion_d | Version de cerveau sous forme d’entier. |
| ConceptName_s | Concept Inkling formé. |
| CumulativeReward_d | Score de récompense final pour l’épisode. |
| EndTime_t | Horodatage UTC de fin de l’épisode. |
| EpisodeId_g | ID d’objet Azure de l’objet de données contenant les données d’épisode brutes. |
| EpisodeType_s | Indique si l’épisode a été journalisé au cours de l’apprentissage ou de l’évaluation (non spécifié). |
| FinishReason_s | Indique la raison pour laquelle l’épisode s’est terminé. |
| GoalMetrics_s | Objet JSON avec des métriques de niveau itération pour des objectifs Inkling avoid, drive et reach. Les objectifs non utilisés sont vides. |
| LessonIndex_d | Index croissant de la leçon pour la session de formation ou d’évaluation donnée, à partir de 1. |
| SessionId_s | ID d’objet Azure du simulateur géré. |
| SimConfig_s | Objet JSON avec les informations de configuration sim de départ pour cet épisode. |
| SimId_s | Adresse IP de conteneur du simulateur géré. |
| StartTime_t | Horodatage UTC de début de l’épisode. |
| TenantId | Locataire Azure sous lequel l’entrée de journal a été générée. |
| TimeGenerated | Horodateur UTC de l’entrée de journal. |
| Type | Type d’entrée de journal. Toujours défini sur « EpisodeLog_CL ». |
| WorkspaceId_g | ID d’objet Azure de l’espace de travail Bonsai. |
IterationLog_CL
| Nom de la colonne | Description |
|---|---|
| BrainAction_s | Actions par itération retournées par le cerveau, après transformation SimState. |
| BrainDisplayName_s | Nom d’affichage du cerveau Bonsai. Affiché dans l’interface utilisateur de Bonsai. |
| BrainName_s | Nom interne du cerveau Bonsai. Utilisé pour référencer des cerveaux avec l’interface de ligne de commande de Bonsai. |
| BrainVersionId_g | ID d’objet Azure de la version de cerveau. |
| BrainVersion_d | Version de cerveau affichée dans l’interface utilisateur de Bonsai. |
| EpisodeId_g | ID d’objet Azure de l’objet de données contenant les données d’épisode brutes. |
| EpisodeIndex_d | Index croissant de l’épisode pour la leçon donnée, à partir de 1. |
| Halted_b | Indique si l’épisode associé a été arrêté par l’utilisateur. |
| IterationIndex_d | Index croissant de l’itération pour l’épisode donné, à partir de 1. |
| ObservableState_s | Valeurs d’état transmises au cerveau pour l’itération, après transformation SimState. |
| Reward_d | Récompense incrémentielle attribuée au cerveau pour l’itération. |
| SessionId_s | ID d’objet Azure du simulateur géré. |
| SimAction_s | Valeurs d’action envoyées par le cerveau au simulateur. |
| SimState_s | Valeurs d’état envoyées par le simulateur au cerveau. |
| TenantId | Locataire Azure sous lequel l’espace de travail Bonsai a été approvisionné. |
| Terminal_b | Booléen indiquant si l’itération donnée était une itération terminale. |
| TimeGenerated | Horodateur UTC défini automatiquement par Log Analytics au moment de l’entrée de journal. |
| Timestamp_t | Horodateur UTC de la génération de données de journal par Bonsai. |
| Type | Type d’entrée de journal. Toujours défini sur « IterationLog_CL ». |
| WorkspaceId_g | ID d’objet Azure de l’espace de travail Bonsai. |
ContainerEvent_CL
| Nom de la colonne | Description |
|---|---|
| ContainerGroupInstanceId_g | ID d’objet Azure de l’instance de groupe de conteneurs ACR utilisée pour la simulation. |
| ContainerGroup_s | Nom respectant la casse de l’instance de groupe de conteneurs ACR utilisée pour la simulation. |
| ContainerName_s | Nom respectant la casse du conteneur ACR individuel pour l’instance de simulateur associée. |
| Location_s | Région de service Microsoft dans laquelle le conteneur a été déployé. |
| Message | Message journalisé à partir du registre de conteneurs Azure. |
| OSType_s | Type de système d’exploitation des instances de conteneur associées. |
| Reason_s | Événement ACR qui a déclenché un message système. |
| ResourceGroup | ID d’objet Azure du groupe de ressources auquel appartient le groupe de conteneurs. |
| SubscriptionId | ID d’abonnement Azure auquel le coût d’exécution du groupe de conteneurs a été facturé. |
| TimeGenerated | Horodateur UTC de l’entrée de journal. |
| Type | Type d’entrée de journal. Toujours défini sur « ContainerEvent_CL ». |
ContainerInstanceLog_CL
| Nom de la colonne | Description |
|---|---|
| ContainerGroup_s | Nom respectant la casse de l’instance de groupe de conteneurs ACR associée dans ContainerEvent_CL. |
| ContainerID_s | ID d’objet Azure de l’instance de conteneur ACR. |
| ContainerImage_s | Nom Azure Container Registry de l’instance de conteneur. |
| ContainerName_s | Nom court de l’instance de conteneur. |
| Location_s | Région de service Microsoft dans laquelle l’instance a été déployée. |
| Message | Message journalisé de l’instance de conteneur. |
| OSType_s | Type de système d’exploitation de l’instance de conteneur (par exemple, Linux). |
| ResourceGroup | ID d’objet Azure du groupe de ressources auquel l’instance de conteneur appartient. |
| Source_s | Indique comment les données de journal ont été capturées. |
| SubscriptionId | ID d’abonnement Azure auquel le coût d’exécution de l’instance de conteneur a été facturé. |
| TimeGenerated | Horodateur UTC de l’entrée de journal. |
| Type | Type d’entrée de journal. Toujours défini sur « ContainerEvent_CL ». |
Exemples de requêtes
Répertorier tous les ID de session uniques dans les données des itérations :
IterationLog_CL | distinct SessionId_s
Lier les données d’épisode de haut niveau avec les itérations associées à l’aide de l’ID de session :
IterationLog_CL |
join kind = leftouter (
EpisodeLog_CL |
project
BrainName_s,
CumulativeReward_d,
SimConfig_s,
GoalMetrics_s,
EpisodeType_s,
EpisodeId_g
) on EpisodeId_g |
project
WorkspaceId = WorkspaceId_g,
BrainName = BrainName_s,
BrainVersion = BrainVersion_d,
Timestamp = Timestamp_t,
SimAction = parse_json(SimAction_s),
SimState = parse_json(SimState_s),
IterationIndex = IterationIndex_d,
EpisodeIndex = EpisodeIndex_d,
Reward = Reward_d,
CumulativeReward = CumulativeReward_d,
SimConfig = parse_json(SimConfig_s),
GoalMetrics = parse_json(EpisodeType_s),
EpisodeType = EpisodeType_s,
EpisodeId = EpisodeId_g1 |
order by
EpisodeIndex asc,
IterationIndex asc,
BrainName asc
Étapes suivantes
Pour en savoir plus sur les colonnes de journal Azure standard et la syntaxe de requête de journal Azure, consultez la Documentation Azure Log Analytics.