Question#13(DP-100)
ノートブックで以下の Python コードを使用してモデルを Web サービスとしてデプロイしました：
from azureml.core.webservice import AciWebservice
from azureml.core.model import InferenceConfig
inference_config = InferenceConfig(runtime='python', source_directory='model_files',
entry_script='score.py', conda_file='env.yml')
deployment_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=1)
service = Model.deploy(ws, 'my-service', [model], inference_config, deployment_config)
service.wait_for_deployment(True) デプロイが失敗しました。Python SDK を使用して、サービスのデプロイおよび初期化中に発生したイベントを確認する必要があります。
どのコードセグメントを使用すべきですか？
正解：B
service.get_logs() は Web サービスのデプロイおよび初期化中に発生したイベントのログを取得するメソッドです。 service.state はサービスの現在の状態（Healthy/Unhealthyなど）を返しますが、詳細なイベントログは含まれません。 service.serialize() は設定を辞書形式にシリアライズするもの、service.environment は推論環境情報を返すものであり、ログ取得とは無関係です。
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