MLflow与您的环境集成 - Amazon SageMaker

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MLflow与您的环境集成

下一页介绍如何在开发环境中开始使用MLflowSDK和 AWS MLflow插件。这可能包括 Studio IDEs 或 Studio Classic 中的本地或 Jupyter 笔记本环境。

Amazon SageMaker 使用MLflow插件自定义 MLflow Python 客户端的行为并集成 AWS 工具。该 AWS MLflow插件对MLflow使用AWS 签名版本 4 进行的API呼叫进行身份验证。该 AWS MLflow插件允许您使用MLflow跟踪服务器连接到您的跟踪服务器ARN。有关插件的更多信息,请参阅MLflow文档中的MLflow插件

重要

您的开发环境中的用户IAM权限必须具有访问任何相关MLflowAPI操作的权限,才能成功运行所提供的示例。有关更多信息,请参阅 为设置IAM权限 MLflow

有关使用的更多信息 MLflowSDK,请参阅MLflow文档API中的 Python

安装MLflow和 AWS MLflow插件

在您的开发环境中,同时安装两者MLflow以及 AWS MLflow插件。

注意

要查看哪些版本可与一起使用 SageMaker,请参阅跟踪服务器版本。MLflow

pip install mlflow==2.13.2 sagemaker-mlflow==0.1.0

Connect 连接到您的MLflow跟踪服务器

mlflow.set_tracking_uri使用以下命令从开发环境连接到您的跟踪服务器ARN:

import mlflow arn = "YOUR-TRACKING-SERVER-ARN" mlflow.set_tracking_uri(arn)