Event Grid のソースとしての Azure Machine Learning

この記事では、Machine Learning ワークスペース イベントのプロパティとスキーマについて説明します。 イベント スキーマの概要については、「Azure Event Grid イベント スキーマ」を参照してください。

使用可能なイベントの種類

Azure Machine Learning から出力されるイベントの種類は次のとおりです。

イベントの種類 説明
Microsoft.MachineLearningServices.ModelRegistered 新しいモデルまたはモデルのバージョンが正常に登録された場合に発生します。
Microsoft.MachineLearningServices.ModelDeployed モデルがエンドポイントに正常にデプロイされたときに発生します。
Microsoft.MachineLearningServices.RunCompleted 実行が正常に完了したときに発生します。
Microsoft.MachineLearningServices.DatasetDriftDetected データセット ドリフト モニターがドリフトを検出したときに発生します。
Microsoft.MachineLearningServices.RunStatusChanged 実行状態が変化したときに発生します。

イベントの例

イベントがトリガーされると、Event Grid サービスにより、そのイベントに関するデータがサブスクライブしているエンドポイントに送信されます。 このセクションには、各イベントでそのデータがどのように見えるかの例が含まれています。

Microsoft.MachineLearningServices.ModelRegistered イベント

[{
  "topic": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}",
  "subject": "models/sklearn_regression_model:20",
  "eventType": "Microsoft.MachineLearningServices.ModelRegistered",
  "eventTime": "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"
    }
  },
  "dataVersion": "",
  "metadataVersion": "1"
}]

Microsoft.MachineLearningServices.ModelDeployed イベント

[{
  "topic": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}",
  "subject": "endpoints/my-sklearn-service",
  "eventType": "Microsoft.MachineLearningServices.ModelDeployed",
  "eventTime": "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"
    }
  },
  "dataVersion": "",
  "metadataVersion": "1"
}]

Microsoft.MachineLearningServices.RunCompleted イベント

[{
  "topic": "/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",
  "eventType": "Microsoft.MachineLearningServices.RunCompleted",
  "eventTime": "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"
    }
  },
  "dataVersion": "",
  "metadataVersion": "1"
}]

Microsoft.MachineLearningServices.DatasetDriftDetected イベント

[{
  "topic": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}",
  "subject": "datadrifts/{}/runs/{}",
  "eventType": "Microsoft.MachineLearningServices.DatasetDriftDetected",
  "eventTime": "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"
  },
  "dataVersion": "",
  "metadataVersion": "1"
}]

Microsoft.MachineLearningServices.RunStatusChanged イベント

[{
  "topic": "/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",
  "eventType": "Microsoft.MachineLearningServices.RunStatusChanged",
  "eventTime": "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"
   },
  "dataVersion": "",
  "metadataVersion": "1"
}]

イベントのプロパティ

イベントのトップレベルのデータを次に示します。

プロパティ 種類 説明
topic string イベント ソースの完全なリソース パス。 このフィールドは書き込み可能ではありません。 この値は Event Grid によって指定されます。
subject string 発行元が定義したイベントの対象のパス。
eventType string このイベント ソース用に登録されたイベントの種類のいずれか。
eventTime string プロバイダーの UTC 時刻に基づくイベントの生成時刻。
id string イベントの一意識別子。
data object Blob Storage イベントのデータ。
dataVersion string データ オブジェクトのスキーマ バージョン。 スキーマ バージョンは発行元によって定義されます。
metadataVersion string イベント メタデータのスキーマ バージョン。 最上位プロパティのスキーマは Event Grid によって定義されます。 この値は Event Grid によって指定されます。

データ オブジェクトには、イベントの種類ごとに次のプロパティがあります。

Microsoft.MachineLearningServices.ModelRegistered

プロパティ 種類 説明
ModelName string 登録されたモデルの名前。
ModelVersion string 登録されたモデルのバージョン。
ModelTags object 登録されたモデルのタグ。
ModelProperties object 登録されたモデルのプロパティ。

Microsoft.MachineLearningServices.ModelDeployed

プロパティ 種類 説明
ServiceName string デプロイされたサービスの名前。
ServiceComputeType string デプロイされたサービスのコンピューティングの種類 (ACI、AKS など)。
ModelIds string モデル ID のコンマ区切りリスト。 サービスにデプロイされているモデルの ID。
ServiceTags object デプロイされたサービスのタグ。
ServiceProperties object デプロイされたサービスのプロパティ。

Microsoft.MachineLearningServices.RunCompleted

プロパティ 種類 説明
experimentId string 実行が属する実験の ID。
experimentName string 実行が属する実験の名前。
runId string 完了した実行の ID。
runType string 完了した実行の種類。
runTags object 完了した実行のタグ。
runProperties object 完了した実行のプロパティ。

Microsoft.MachineLearningServices.DatasetDriftDetected

プロパティ 種類 説明
DataDriftId string イベントをトリガーしたデータ ドリフト モニターの ID。
DataDriftName string イベントをトリガーしたデータ ドリフト モニターの名前。
RunId string データ ドリフトを検出した実行の ID。
BaseDatasetId string ドリフトを検出するために使用される基本データセットの ID。
TargetDatasetId string ドリフトを検出するために使用されるターゲット データセットの ID。
DriftCoefficient double イベントをトリガーした係数結果。
StartTime DATETIME ドリフト検出の原因となったターゲット データセット時系列の開始時刻。
EndTime DATETIME ドリフト検出の原因となったターゲット データセット時系列の終了時刻。

Microsoft.MachineLearningServices.RunStatusChanged

プロパティ 種類 説明
experimentId string 実行が属する実験の ID。
experimentName string 実行が属する実験の名前。
runId string 完了した実行の ID。
runType string 完了した実行の種類。
runTags object 完了した実行のタグ。
runProperties object 完了した実行のプロパティ。
runStatus string 実行クの状態。

チュートリアルと方法

タイトル 説明
Azure Machine Learning イベントを使用する Azure Machine Learning と Event Grid の統合の概要です。

次のステップ