Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

# Ajouter une intégration
<a name="build-and-manage-steps-integration"></a>

L'intégration de MLflow vous permet d'utiliser MLflow avec des pipelines pour sélectionner un serveur de suivi ou une application sans serveur, choisir une expérience et enregistrer des métriques.

## Concepts clés
<a name="add-integration-key-concepts"></a>

**Création d'applications par** défaut : une application MLflow par défaut est créée lorsque vous entrez dans l'éditeur visuel du pipeline.

**Panneau d'intégrations** - Un nouveau panneau d'intégrations inclut MLflow, que vous pouvez sélectionner et configurer.

**Mettre à jour l'application et expérimenter** : option permettant de remplacer l'application et l'expérience sélectionnées pendant l'exécution du pipeline.

## Comment ça marche
<a name="add-integration-how-it-works"></a>
+ Accédez à l'**éditeur visuel Pipeline**
+ Choisissez **Intégration dans** la barre d'outils
+ Choisissez **MLflow**
+ Configurez l'application MLflow et expérimentez

## Exemples de captures d'écran
<a name="add-integration-example-screenshots"></a>

Panneau latéral des intégrations

![La description de la tâche.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/screenshot-pipeline-1.png)


Configuration de MLflow

![La description de la tâche.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/screenshot-pipeline-2.png)


Comment annuler une expérience lors de l'exécution du pipeline

![La description de la tâche.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/screenshot-pipeline-3.png)