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mlflow - 如何将本地 MLflow 运行复制到远程跟踪服务器？

问题描述

我目前正在跟踪我的 MLflow 运行到本地文件路径 URI。我还想设置一个远程跟踪服务器与我的合作者共享。我想避免的一件事是将所有内容记录到服务器，因为它可能很快就会被失败的运行淹没。

理想情况下，我想保留我的本地跟踪器，然后能够只将有希望的运行发送到服务器。

将运行从本地跟踪器复制到远程服务器的推荐方法是什么？

标签： mlflow

解决方案

要将训练好的模型发布到远程 MLflow 服务器，您应该使用“register_model”API。例如，如果您使用的是 MLflow 的 spacy 风格，您可以如下使用，其中“nlp”是经过训练的模型：

    mlflow.spacy.log_model(spacy_model=nlp, artifact_path='mlflow_sample')
    model_uri = "runs:/{run_id}/{artifact_path}".format(
        run_id=mlflow.active_run().info.run_id, artifact_path='mlflow_sample'
    )
    mlflow.register_model(model_uri=model_uri, name='mlflow_sample')

确保应设置以下环境变量。在下面的示例中使用 S3 存储：

SET MLFLOW_TRACKING_URI=https://YOUR-REMOTE-MLFLOW-HOST
SET MLFLOW_S3_BUCKET=s3://YOUR-BUCKET-NAME
SET AWS_ACCESS_KEY_ID=YOUR-ACCESS-KEY
SET AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YOUR-SECRET-KEY

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