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La page suivante explique comment démarrer avec le MLflow SDK et le AWS MLflow plugin dans votre environnement de développement. Cela peut inclure un environnement local IDEs ou Jupyter Notebook dans Studio ou Studio Classic.
Amazon SageMaker AI utilise un MLflow plugin pour personnaliser le comportement du client MLflow Python et intégrer des AWS outils. Le AWS MLflow plugin authentifie les appels d'API effectués à MLflow l'aide de AWS Signature Version 4. Le AWS MLflow plugin vous permet de vous connecter à votre serveur de MLflow suivi à l'aide de l'ARN du serveur de suivi. Pour plus d'informations sur les plug-ins, consultez la section MLflow Plugins
Important
Vos autorisations utilisateur IAM au sein de votre environnement de développement doivent avoir accès à toutes les actions d' MLflow API pertinentes pour exécuter correctement les exemples fournis. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Configurer les autorisations IAM pour MLflow.
Pour plus d'informations sur l'utilisation du MLflow SDK, consultez l'API Python
L'installation MLflow et le AWS MLflow plugin
Dans votre environnement de développement, installez les deux MLflow ainsi que le AWS MLflow plugin.
Note
Pour savoir quelles versions de MLflow peuvent être utilisées avec l' SageMaker IA, consultezVersions du serveur de suivi.
pip install mlflow==2.13.2sagemaker-mlflow==0.1.0
Connectez-vous à votre serveur MLflow de suivi
mlflow.set_tracking_uriÀ utiliser pour vous connecter à votre serveur de suivi depuis votre environnement de développement à l'aide de son ARN :
import mlflow arn ="YOUR-TRACKING-SERVER-ARN"mlflow.set_tracking_uri(arn)
