Iniciar a interface do usuário do MLflow com o uso de um URLs pré-assinado. - Amazon SageMaker AI
Iniciar a interface do usuário do MLflow com o uso do StudioIniciar a interface do usuário do MLflow com o uso da AWS CLI

Iniciar a interface do usuário do MLflow com o uso de um URLs pré-assinado.

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

Iniciar a interface do usuário do MLflow com o uso do Studio

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

  1. Navegue até o Studio no console do SageMaker AI. Certifique-se de usar a nova experiência do Studio e de ter feito a atualização a partir do Studio Classic. Para ter mais informações, consulte Migração do Amazon SageMaker Studio Classic.

  2. Selecione o MLflow no painel Aplicações 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 de rastreamento MLflow. 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, escolha Abrir MLflow. Isso inicia um URL pré-assinado em uma nova guia do seu navegador atual.

A opção de abrir um URL pré-assinado pelo painel Servidores de rastreamento MLflow, na interface do usuário do Studio.

Iniciar a interface do usuário do MLflow com o uso da AWS CLI

Você pode acessar a interface do usuário do MLflow para ver seus experimentos com o uso de 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 parâmetro --session-expiration-duration-in-seconds determina por quanto tempo permanece válida sua sessão de interface do usuário do MLflow. A duração da sessão é o tempo em que a interface do usuário do MLflow pode ser carregada no navegador antes que seja criado um novo URL pré-assinado. 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 interface do usuário do MLflow que é iniciada após a criação e o uso de um URL pré-assinado.