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如何正確使用磚MLFlow管理追蹤/注冊數據磚工作流

GGG_P
新的貢獻者三世

嘿。

我建立一個DevOps / MLOps管道火車/注冊簡單scikit學習模型。

我創建了一個簡單的磚工作流執行培訓和注冊任務在特定.分支。(工作流設置在靠近分支磚回購,筆記本作為輸入)。

供參考:當我做一切工作正常運行我的筆記本作為單獨的筆記本,我的工作區

磚工作流的執行過程中,我意識到我需要定義自己的“experiment_name”(見錯誤)

2022/12/08 mlflow.tracking.default_experiment.registry 04:36:32警告:遇到意想不到的錯誤而讓experiment_id: FEATURE_DISABLED:創建實驗工作未啟用。如果使用Python流利的API,您可以設置一個積極創建運行所使用的實驗通過調用mlflow.set_experiment (“experiment_name”)在程序的開始。2022/12/08 mlflow.tracking.default_experiment.registry 04:36:32警告:遇到意想不到的錯誤而讓experiment_id:沒有NoneType類型,但預期之一:字節,unicode

所以我做了定義set_tracking_uri與特定客戶文件夾。

我還創建了我的實驗。

mlflow.set_tracking_uri (“/ my_custom_folder /”) run_id = mlflow.create_experiment (“my_exp_from_databricks”)

MLFlow能夠記錄一切……但它不是由磚MLFlow了……

我看不見任何東西,從磚MLFlow UI。

我猜想tracking_uri是錯誤的,但是我不知道怎麼能看到磚MLFLow UI。

我的問題很簡單,有可能運行/日誌/注冊模型使用從磚磚MLFlow管理工作流?

謝謝你!

1回複1

GGG_P
新的貢獻者三世

工作隻是通過設置實驗具體路徑

mlflow.set_experiment (f /用戶/ $ {username} / my_exp”)

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