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Is there a way to set the monitoring schedule time?

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ADO Data4ML product-question
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Jupyter Notebook
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説明

Hi,

![image](https://user-images.githubusercontent.com/29444086/115035422-f2c7c100-9ea2-11eb-8bc2-1daa1e1d6313.png)

In the documentation it says how to set the monitoring schedule, but it does not show what time the job will be executed. Is there a way to set the time? Where can I see the running time?

For example, yesterday I created the monitoring below:

![image](https://user-images.githubusercontent.com/29444086/115036600-0c1d3d00-9ea4-11eb-9c8c-acc309a9743e.png)

When clicking on the details it is not possible to see the time of the first execution:

![image](https://user-images.githubusercontent.com/29444086/115036998-661e0280-9ea4-11eb-82d4-dc382a57d462.png)

Best regards,
Cristina

---
#### Document Details

⚠ *Do not edit this section. It is required for docs.microsoft.com ➟ GitHub issue linking.*

* ID: 971e236e-9b2d-45c6-0a25-af77b8fb361d
* Version Independent ID: 630ef5c4-863a-b8ca-f001-d5a147bc1bfe
* Content: [azureml.datadrift.datadriftdetector.DataDriftDetector class - Azure Machine Learning Python](https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-datadrift/azureml.datadrift.datadriftdetector.datadriftdetector?view=azure-ml-py)
* Content Source: [AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-datadrift/azureml.datadrift.datadriftdetector.DataDriftDetector.yml](https://github.com/MicrosoftDocs/MachineLearning-Python-pr/blob/live/AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-datadrift/azureml.datadrift.datadriftdetector.DataDriftDetector.yml)
* Service: **machine-learning**
* Sub-service: **core**
* GitHub Login: @DebFro
* Microsoft Alias: **debfro**

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

調査の方向性

DataDriftDetector のドキュメント ページと、そのソースである AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-datadrift/azureml.datadrift.datadriftdetector.DataDriftDetector.yml から始めます。監視スケジュール API と既存の例を確認し、実行時刻を構成または公開できるかどうかを判断してから、動作と初回実行時刻が表示される場所を説明するようにドキュメントを更新します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
azure, python
領域
documentation, machine-learning
issue の種類
ドキュメント
難易度
3/5
見積もり時間
1〜2日
活発さ
停滞
明瞭さ
おおむね明確
初心者へのやさしさ
35/100

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