Plattform-Logs verwenden

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Plattformlogs verwenden, die von AML AI im Rahmen von Cloud Logging generiert werden. AML AI verwendet den Dienstnamen financialservices.googleapis.com der Logging API, um die Aktivitäten der folgenden Elemente zu protokollieren:

  • Engine-Konfiguration erstellen (Abstimmung)
  • Modellerstellung (Training)
  • Backtest-Vorgänge
  • Vorhersagevorgänge

Hinweise

Damit Sie Protokolle aufrufen und verwalten können, benötigen Sie die richtigen IAM-Berechtigungen und ‑Rollen.

Aktivierungsstatus des Plattform-Loggings

Die Plattformprotokolle für AML-KI sind immer aktiv und können nicht deaktiviert werden.

Logschweregrad

Für AML-KI-Logeinträge werden drei Schweregrade verwendet:

  • NOTICE für Einträge, die gesendet werden, wenn Vorgänge gestartet oder erfolgreich abgeschlossen werden
  • ERROR für Einträge zum Ende fehlgeschlagener Vorgänge
  • INFO für Einträge zum Fortschritt des Vorgangs

Plattformprotokolle ansehen

So rufen Sie Plattformprotokolle auf:

Console

So rufen Sie Plattformprotokolle in der Google Cloud Console auf:

  1. Rufen Sie den Log-Explorer auf:

    Zu „Log-Explorer“

  2. Wählen Sie das entsprechende Google Cloud Projekt aus.

  3. Geben Sie im Feld Abfrage den folgenden Abfragebefehl ein:

     logName=("projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fbacktest" OR  "projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fengine_config_creation" OR  "projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fmodel_creation" OR  "projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fprediction")

    Dabei gilt:

    PROJECT_ID ist die ID des Projekts, das Sie debuggen oder überwachen möchten. Beispiel: my-project.

  4. Klicken Sie auf Abfrage ausführen.

Weitere Informationen zum Log-Explorer finden Sie unter Log-Explorer – Übersicht und Log-Explorer verwenden.

gcloud

Das Befehlszeilentool „gcloud“ bietet eine Befehlszeile für Cloud Logging.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Protokolle für Ihr Projekt aufzurufen:

 gcloud logging read 'logName=("projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fbacktest" OR  "projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fengine_config_creation" OR  "projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fmodel_creation" OR  "projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fprediction")' --project=PROJECT_ID

Dabei ist PROJECT_ID die ID Ihres Google Cloud Projekts.

Weitere Informationen zur Verwendung des gcloud-Tools mit Cloud Logging finden Sie unter gcloud logging.

Plattformlogs

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie bestimmte Plattformprotokolle für AML AI lesen.

START-Protokoll

Logs mit eventKind=START werden generiert, wenn der Vorgang gestartet wird.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für ein Protokoll zum Starten einer Vorhersageausführung.

 jsonPayload:   '@type': type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.logging.v1.PredictionLog   engineVersion: projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/instances/INSTANCE_ID/engineVersions/ENGINE_VERSION_ID   eventKind: START   predictionResult:     dataset: projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID     endTime: '2023-05-31T00:00:00Z'     model: projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID     outputs:       explainabilityDestination:         tableUri: bq://PROJECT_ID.DATASET_ID.EXPLAINABILITY_TABLE_ID         writeDisposition: WRITE_EMPTY       predictionDestination:         tableUri: bq://PROJECT_ID.DATASET_ID.PREDICTION_TABLE_ID         writeDisposition: WRITE_EMPTY logName: projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fprediction operation:   first: true   id: projects/PROJECT_NUMBER/locations/REGION_ID/operations/OPERATION_ID   producer: financialservices.googleapis.com receiveTimestamp: '2023-06-07T12:30:48.417285528Z' resource:   labels:     instance_id: INSTANCE_ID     location: REGION_ID     prediction_result_id: PREDICTION_ID     resource_container: projects/PROJECT_NUMBER   type: financialservices.googleapis.com/PredictionResult

Sie können im Feld Abfrage des Log-Explorers zusätzliche Befehle hinzufügen, um die angezeigten Logs einzugrenzen.

Fügen Sie den folgenden Befehl hinzu, um alle gestarteten Vorhersageläufe für ein ausgewähltes Dataset aufzurufen:

 logName="projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fprediction" AND jsonPayload.predictionResult.dataset="projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID" AND jsonPayload.eventKind="START"

PROGRESS-Protokoll

Logs mit eventKind=PROGRESS informieren über den Fortschritt eines Vorgangs.

Im folgenden Beispiel wird ein Protokoll zum Erstellen eines Modells gezeigt. Anhand von completedTaskCount und taskCount lässt sich der Fortschritt beim Modelltraining schätzen.

 jsonPayload:   '@type': type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.logging.v1.ModelCreationLog   completedTaskCount: 11   engineVersion: projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/instances/INSTANCE_ID/engineVersions/ENGINE_VERSION_ID   eventKind: PROGRESS   model:     endTime: '2023-05-31T00:00:00Z'     engineConfig: projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/instances/INSTANCE_ID/engineConfigs/ENGINE_CONFIG_ID     engineVersion: projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/instances/INSTANCE_ID/engineVersions/ENGINE_VERSION_ID     lineOfBusiness: RETAIL     primaryDataset: projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID     state: CREATING   partyCount: '9246'   taskCount: 16 logName: projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fmodel_creation operation:   id: projects/PROJECT_NUMBER/locations/REGION_ID/operations/OPERATION_ID   producer: financialservices.googleapis.com receiveTimestamp: '2023-06-07T13:57:00.454668648Z' resource:   labels:     instance_id: INSTANCE_ID     location: REGION_ID     model_id: MODEL_ID     resource_container: projects/PROJECT_NUMBER   type: financialservices.googleapis.com/Model severity: INFO timestamp: '2023-06-07T13:56:59.772973055Z'

END-Protokoll

Logs mit eventKind=END werden am Ende des Vorgangs erstellt.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für ein Protokoll einer fehlgeschlagenen Engine-Konfiguration. Er enthält den Fehler zu falschen Daten im bereitgestellten Datensatz.

 jsonPayload:   '@type': type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.logging.v1.EngineConfigCreationLog   completedTaskCount: 3   engineConfig:     engineVersion: projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/instances/INSTANCE_ID/engineVersions/ENGINE_VERSION_ID     lineOfBusiness: RETAIL     performanceTarget:       partyInvestigationsPerPeriodHint: '100'     state: CREATING     tuning:       endTime: '2019-04-30T00:00:00Z'       primaryDataset: projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID   eventKind: END   operationStatus:     code: 9     details:     - '@type': type.googleapis.com/google.rpc.ErrorInfo       domain: financialservices.googleapis.com       metadata:         count: '15'         data_field: party_id, validity_start_time         data_table: party         description: There is a duplicate primary key value in the database resulting           in unique key violation. Note that for tables with validity_start_time,           the primary key includes validity_start_time         test: GROUP BY party_id, validity_start_time HAVING count(1) > 1       reason: DUPLICATE_PRIMARY_KEY     message: Dataset validation failed with 1 error. See error details for individual       violations.   partyCount: '9246'   taskCount: 16 logName: projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fengine_config_creation operation:   id: projects/PROJECT_NUMBER/locations/REGION_ID/operations/OPERATION_ID   last: true   producer: financialservices.googleapis.com receiveTimestamp: '2023-06-07T14:26:30.214382295Z' resource:   labels:     engine_config_id: ENGINE_CONFIG_ID     instance_id: INSTANCE_ID     location: REGION_ID     resource_container: projects/PROJECT_NUMBER   type: financialservices.googleapis.com/EngineConfig severity: ERROR timestamp: '2023-06-07T14:26:29.670913895Z'

Mit dem folgenden Filter können Sie alle Fehlerprotokolle für die Engine-Konfiguration aufrufen:

 logName="projects/PROJECT_ID/logs/financialservices.googleapis.com%2Fengine_config_creation" AND severity>=ERROR