MicrosoftLearning/mslearn-ai-studio项目中计算会话启动问题的技术解析

MicrosoftLearning/mslearn-ai-studio项目中计算会话启动问题的技术解析

mslearn-ai-studio Practical exercises for Azure AI Studio training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ms/mslearn-ai-studio

在MicrosoftLearning的mslearn-ai-studio项目中，用户在进行Lab 04-Use-own-data实验时，经常会遇到点击"Start compute session"按钮后出现错误和长时间等待的问题。这个问题背后涉及到多个技术层面的因素，值得深入探讨。

问题现象分析

当用户尝试启动计算会话时，系统会尝试安装一个包含特定配置的会话环境。从日志中可以看到，系统尝试安装的配置包括：

• 会话ID
• 虚拟机规格（默认为空）
• 需要安装的Python包（如promptflow_vectordb[azure]）
• 依赖文件（requirements.txt）

这个过程在理想情况下应该快速完成，但在实际使用中却经常出现超时或失败的情况。

根本原因

经过技术团队深入调查，发现这个问题主要源于两个关键因素：

1. 基础设施容量限制：计算资源的供应受到云平台整体容量的限制。在高峰时段，由于大量用户同时请求计算资源，系统可能无法及时响应。

2. 资源分配策略：默认的虚拟机规格设置可能不适合当前实验环境的需求，特别是在资源紧张的情况下。

解决方案演进

技术团队针对这个问题提出了多层次的解决方案：

1. 临时解决方案：建议用户尝试更改虚拟机规格设置，这在一定程度上可以缓解问题。

2. 实验内容优化：团队对实验内容进行了调整：

   • 移除了原先耗时的流程部署部分
   • 新增了使用SDK构建RAG客户端的章节
   • 添加了明确的指导说明，建议在计算会话持续失败时跳过Prompt Flow部分，直接进行SDK部分

3. 长期监控：团队持续监控服务状态，发现当服务负载恢复正常时，虚拟机环境也能正常工作。

最佳实践建议

对于使用该实验的用户，我们建议：

1. 灵活调整实验顺序：如果遇到计算会话启动问题，可以先进行SDK相关的实验内容。

2. 选择合适的实验时间：避开高峰时段进行实验，可以提高成功率。

3. 理解底层机制：认识到云服务的弹性特性，这类问题通常是暂时的资源限制所致，而非实验设计缺陷。

技术启示

这个案例为我们提供了几个重要的技术启示：

1. 云服务的资源分配需要考虑用户并发场景，特别是在教育环境中。

2. 实验设计应当具备灵活性，为可能的基础设施问题提供替代路径。

3. 用户教育同样重要，帮助用户理解云服务的特性可以减少挫败感。

通过这次问题的分析和解决，项目团队不仅改进了实验内容，也积累了处理类似云资源问题的宝贵经验，为未来的实验设计提供了重要参考。

mslearn-ai-studio Practical exercises for Azure AI Studio training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ms/mslearn-ai-studio