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Intégrez MLflow à votre environnement

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 plugins, voir AWS MLflow Plug-in et MLflow plugins.

Pour plus d'informations sur l'utilisation du MLflow SDK, consultez l'API Python dans la MLflow documentation.

L'installation MLflow et le AWS MLflow plugin

Dans votre environnement de développement, installez les deux MLflow ainsi que le AWS MLflow plugin.

pip install sagemaker-mlflow

Pour garantir la compatibilité entre votre MLflow client et votre serveur de suivi, utilisez la MLflow version correspondante en fonction de la version de votre serveur de suivi :

Pour savoir quelles versions de MLflow sont disponibles pour être utilisées avec l' SageMaker IA, consultezVersions du serveur de suivi.

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)