Inicie a MLflow interface do usuário usando um URL pré-assinado - SageMaker IA da Amazon
Inicie a MLflow interface do usuário usando o StudioInicie a MLflow interface do usuário usando o AWS CLI

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Inicie a MLflow interface do usuário usando um URL pré-assinado

Você pode acessar a MLflow interface do usuário para ver seus experimentos usando um URL pré-assinado. Você pode iniciar a MLflow interface do usuário por meio do Studio ou usando o AWS CLI em um terminal de sua escolha.

Inicie a MLflow interface do usuário usando o Studio

Depois de criar seu servidor de rastreamento, você pode iniciar a MLflow interface do usuário diretamente do Studio.

  1. Navegue até o Studio a partir do console de SageMaker IA. Certifique-se de usar a nova experiência do Studio e de ter feito a atualização a partir do Studio Classic. Para obter mais informações, consulte Migração do Amazon SageMaker Studio Classic.

  2. Escolha MLflowno painel Aplicativos da interface do usuário do Studio.

  3. (Opcional) Se ainda não tiver criado um servidor de rastreamento ou se precisar criar um novo, você pode selecionar Criar. Em seguida, forneça um nome exclusivo ao servidor de rastreamento e um URI do S3 para armazenamento de artefatos, e crie o servidor de rastreamento. Você pode, ainda, escolher Configurar para uma personalização mais detalhada do servidor de rastreamento.

  4. Encontre o servidor de rastreamento de sua escolha no painel Servidores MLflow de rastreamento. Se o servidor de rastreamento estiver Desativado, inicie o servidor de rastreamento.

  5. Selecione o ícone do menu vertical no canto direito do painel do servidor de rastreamento. Em seguida, selecione Open (Abrir) MLflow. Isso inicia um URL pré-assinado em uma nova guia do seu navegador atual.

A opção de abrir uma URL pré-assinada por meio do painel Servidores MLflow de rastreamento na interface do usuário do Studio.

Inicie a MLflow interface do usuário usando o AWS CLI

Você pode acessar a MLflow interface do usuário para ver seus experimentos usando um URL pré-assinado.

Em seu terminal, use a API create-presigned-mlflow-tracking-server-url para gerar um URL pré-assinado. 

aws sagemaker create-presigned-mlflow-tracking-server-url \
  --tracking-server-name $ts_name \
  --session-expiration-duration-in-seconds 1800 \
  --expires-in-seconds 300 \
  --region $region

A saída deve ser semelhante à seguinte: 

{
    "AuthorizedUrl": "https://unique-key.us-west-2.experiments.sagemaker.aws.a2z.com/auth?authToken=example_token"
}

Copie o URL pré-assinado inteiro no navegador de sua escolha. Você pode usar uma nova guia ou uma nova janela privada. Clique em q para sair do prompt.

O --session-expiration-duration-in-seconds parâmetro determina por quanto tempo sua sessão de MLflow interface do usuário permanece válida. O tempo de duração da sessão é a quantidade de tempo em que a MLflow interface do usuário pode ser carregada no navegador antes que uma nova URL pré-assinada seja criada. A duração mínima da sessão é de 30 minutos (1.800 segundos) e a duração máxima da sessão é de 12 horas (43.200 segundos). Se nenhuma outra duração for definida, a duração padrão da sessão é de 12 horas.

O --expires-in-seconds parameter determina por quanto tempo seu URL pré-assinado permanece válido. A duração mínima da expiração do URL é de 5 segundos e a duração máxima da expiração do URL é de 5 minutos (300 segundos). A duração padrão de expiração do URL é de 300 segundos. O URL pré-assinado pode ser usado apenas uma vez.

A janela deve ser semelhante à seguinte:

A MLflow interface do usuário que é iniciada após a criação e o uso de uma URL pré-assinada