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# 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](studio-updated-migrate.md).
1. Selecione o **MLflow** no painel **Aplicações** da interface do usuário do Studio.
1. **(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.
1. 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.
1. 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.
![\[A opção de abrir um URL pré-assinado pelo painel Servidores de rastreamento MLflow, na interface do usuário do Studio.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/mlflow/mlflow-studio-ui.png)
## 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:
![\[A interface do usuário do MLflow que é iniciada após a criação e o uso de um URL pré-assinado.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/mlflow/mlflow-ui.png)