# Azure MLのジョブ失敗時のデバッグ方法まとめ

## 目次

1-1. はじめに  

1-2. Azure MLとは  

1-3. ジョブの概要  

1-4. ジョブ失敗の原因  

1-5. デバッグ手順

  - 1-5-1. ログの確認

  - 1-5-2. リソースの再確認

  - 1-5-3. スクリプトと依存関係の確認

  - 1-5-4. 環境の再設定

1-6. トラブルシューティングのベストプラクティス  

1-7. まとめ

## 1-1. はじめに

データサイエンティストや機械学習エンジニアにとって、Azure Machine Learning（Azure ML）を利用することは、モデルのトレーニングやデプロイを効率的に行うために重要です。しかしながら、ジョブが失敗することもあり、その原因を特定し、迅速に対処することが求められます。本記事では、Azure MLのジョブが失敗した際の具体的なデバッグ方法について説明します。

## 1-2. Azure MLとは

Azure Machine Learningは、Microsoft Azureが提供するクラウドベースの機械学習プラットフォームです。Azure MLは、モデルのトレーニング、管理、デプロイなどをシンプルに行うためのツールとサービスを包含しており、データサイエンスプロセスの全体をカバーしています。

## 1-3. ジョブの概要

Azure MLにおける「ジョブ」とは、トレーニングや推論などの作業単位を指します。ジョブは、環境、コンピューティングリソース、スクリプト、および依存関係などが定義され、実行されます。

## 1-4. ジョブ失敗の原因

ジョブが失敗する理由は多岐にわたりますが、一般的な原因には以下が挙げられます。

- リソース不足による失敗

- スクリプト内のバグ

- 依存パッケージの不整合

- 環境設定ミス

## 1-5. デバッグ手順

### 1-5-1. ログの確認

Azure MLでは、ジョブの実行中及び実行後に、ログを確認することができます。これには実行ログ、エラーログなどが含まれます。

- **実行ログ**: ジョブ実行の過程が記録されており、どのステップで失敗したのかを特定できます。

- **エラーログ**: ジョブが失敗した理由が記載されており、具体的なエラーメッセージを確認することで原因を特定することが可能です。

ログの確認方法:

![img](/mosaic-code.jpg)

### 1-5-2. リソースの再確認

Azure MLのジョブが失敗する原因として、リソース不足が考えられます。提供されているプランによっては、CPUやメモリのクオータをオーバーしている場合があります。

- **コンピューティングターゲットの確認**: 確保しているリソースが十分か、または他のジョブによって占有されていないか確認します。

### 1-5-3. スクリプトと依存関係の確認

ジョブを実行するスクリプトにはバグがないか、使用しているライブラリやパッケージが最新のもので、互換性があるかを確認します。

- **ローカルでのテスト実行**: スクリプトをまずローカル環境で実行し、動作を確認します。

- **依存関係リストの見直し**: `requirements.txt` や `environment.yml` で定義されているパッケージのバージョンなどを確認。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 1-5-4. 環境の再設定

Azure MLのジョブは特定の環境で実行されます。設定ミスや環境ファイルの不整合がないか確認することが重要です。

- **Docker環境の確認**: カスタムDockerイメージを使用している場合、イメージの設定を確認し、問題がないか確認します。

- **環境ファイルの見直し**: 環境構築の障害になりそうな設定を修正し、再度環境をリロードします。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 1-6. トラブルシューティングのベストプラクティス

- **段階的に変更**: 問題の特定が難しい場合、変更を段階的に行い、各ステップでの動作を確認する。

- **スケーラビリティの確認**: ジョブやリソースのスケーラビリティを確認し、必要に応じてスケールアップを行う。

- **サポートの利用**: Microsoftのサポートを利用して、ジョブ失敗の詳細な部分を確認してもらう。

## 1-7. まとめ

Azure MLを用いたジョブ実行の失敗は、リソースや依存関係、スクリプトのバグなどによって引き起こされることが多いです。失敗時はまずログを詳細に確認し、原因を特定して適切な対策を講じることが重要です。これらのプロセスを通じて、より効果的なデバッグが行えるようにしましょう。

# Azure MLのジョブ失敗時のデバッグ方法まとめ

## 目次

1-1. はじめに  

1-2. Azure MLとは  

1-3. ジョブの概要  

1-4. ジョブ失敗の原因  

1-5. デバッグ手順

  - 1-5-1. ログの確認

  - 1-5-2. リソースの再確認

  - 1-5-3. スクリプトと依存関係の確認

  - 1-5-4. 環境の再設定

1-6. トラブルシューティングのベストプラクティス  

1-7. まとめ

## 1-1. はじめに

データサイエンティストや機械学習エンジニアにとって、Azure Machine Learning（Azure ML）を利用することは、モデルのトレーニングやデプロイを効率的に行うために重要です。しかしながら、ジョブが失敗することもあり、その原因を特定し、迅速に対処することが求められます。本記事では、Azure MLのジョブが失敗した際の具体的なデバッグ方法について説明します。

## 1-2. Azure MLとは

Azure Machine Learningは、Microsoft Azureが提供するクラウドベースの機械学習プラットフォームです。Azure MLは、モデルのトレーニング、管理、デプロイなどをシンプルに行うためのツールとサービスを包含しており、データサイエンスプロセスの全体をカバーしています。

## 1-3. ジョブの概要

Azure MLにおける「ジョブ」とは、トレーニングや推論などの作業単位を指します。ジョブは、環境、コンピューティングリソース、スクリプト、および依存関係などが定義され、実行されます。

## 1-4. ジョブ失敗の原因

ジョブが失敗する理由は多岐にわたりますが、一般的な原因には以下が挙げられます。

- リソース不足による失敗

- スクリプト内のバグ

- 依存パッケージの不整合

- 環境設定ミス

## 1-5. デバッグ手順

### 1-5-1. ログの確認

Azure MLでは、ジョブの実行中及び実行後に、ログを確認することができます。これには実行ログ、エラーログなどが含まれます。

- **実行ログ**: ジョブ実行の過程が記録されており、どのステップで失敗したのかを特定できます。

- **エラーログ**: ジョブが失敗した理由が記載されており、具体的なエラーメッセージを確認することで原因を特定することが可能です。

ログの確認方法:

```shell

az ml job show --name <ジョブ名> --resource-group <リソースグループ名>

```

### 1-5-2. リソースの再確認

Azure MLのジョブが失敗する原因として、リソース不足が考えられます。提供されているプランによっては、CPUやメモリのクオータをオーバーしている場合があります。

- **コンピューティングターゲットの確認**: 確保しているリソースが十分か、または他のジョブによって占有されていないか確認します。

### 1-5-3. スクリプトと依存関係の確認

ジョブを実行するスクリプトにはバグがないか、使用しているライブラリやパッケージが最新のもので、互換性があるかを確認します。

- **ローカルでのテスト実行**: スクリプトをまずローカル環境で実行し、動作を確認します。

- **依存関係リストの見直し**: `requirements.txt` や `environment.yml` で定義されているパッケージのバージョンなどを確認。

```yaml

# environment.yml の例

name: myenv

dependencies:

  - python=3.8

  - scikit-learn

  - pandas

```

### 1-5-4. 環境の再設定

Azure MLのジョブは特定の環境で実行されます。設定ミスや環境ファイルの不整合がないか確認することが重要です。

- **Docker環境の確認**: カスタムDockerイメージを使用している場合、イメージの設定を確認し、問題がないか確認します。

- **環境ファイルの見直し**: 環境構築の障害になりそうな設定を修正し、再度環境をリロードします。

```bash

az ml environment create --file environment.yml

```

## 1-6. トラブルシューティングのベストプラクティス

- **段階的に変更**: 問題の特定が難しい場合、変更を段階的に行い、各ステップでの動作を確認する。

- **スケーラビリティの確認**: ジョブやリソースのスケーラビリティを確認し、必要に応じてスケールアップを行う。

- **サポートの利用**: Microsoftのサポートを利用して、ジョブ失敗の詳細な部分を確認してもらう。

## 1-7. まとめ

Azure MLを用いたジョブ実行の失敗は、リソースや依存関係、スクリプトのバグなどによって引き起こされることが多いです。失敗時はまずログを詳細に確認し、原因を特定して適切な対策を講じることが重要です。これらのプロセスを通じて、より効果的なデバッグが行えるようにしましょう。

Azure MLのジョブ失敗時のデバッグ方法まとめ

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