Warehouse géré pour les traces MLflow
Bêta
Cette fonctionnalité est en version bêta. Un administrateur de workspace doit activer MLflow Managed Warehouse à partir de la page Aperçus . Consultez Gérer les aperçus Databricks.
Pour afficher les traces stockées dans Unity Catalog, l’UI MLflow exécute des query SQL sur vos tables de traces. Avec le warehouse managé, MLflow gère un warehouse optimisé qui peut exécuter ces queries avec une faible latence et offrir une expérience plus interactive dans l’UI.```
Fonctionnement du managed warehouse
Lorsque vous affichez les traces dans l’interface utilisateur MLflow, MLflow choisit la première option disponible dans cette liste :
- Votre SQL Warehouse : si vous avez choisi un SQL Warehouse pour l’Experimentation, MLflow l’utilise.
- MLflow Managed Warehouse : si votre Workspace a Lakehouse//RT activé, MLflow crée un warehouse nommé MLflow Managed Warehouse dans votre Workspace et y exécute des query de trace. Les admins de Workspace peuvent voir ce warehouse dans la liste des SQL Warehouse. Les admins peuvent le modifier ou le supprimer, mais Databricks déconseille de le faire.
- Serverless compute : sinon, MLflow exécute des query de trace sur le compute Serverless géré par Databricks.
MLflow crée le MLflow Managed Warehouse en arrière-plan. Jusqu’à ce qu’il soit prêt, MLflow utilise un compute serverless.
Les utilisateurs n’ont pas besoin d’autorisations explicites sur le MLflow Managed Warehouse, mais ils ne peuvent pas y accéder pour une utilisation générale. MLflow limite l’accès à ce warehouse uniquement pour ses propres interactions d’interface utilisateur.
Pour utiliser votre propre SQL warehouse à la place, ouvrez la page Paramètres de l’expérimentation et modifiez Trace compute par SQL warehouse . Ce paramètre ne s’applique qu’à vous.
Facturation
Vous êtes facturé pour l'utilisation du warehouse géré de la même manière que pour les autres computes. Le MLflow Managed Warehouse est facturé comme tout autre SQL warehouse, et le compute serverless est facturé comme toute autre utilisation de compute serverless.
Conditions requises
- Un administrateur de workspace a activé la version préliminaire Managed Warehouse for MLflow . Consultez Gérer les aperçus Databricks.
- Traces stockées dans Unity Catalog. Consultez Stocker des traces OpenTelemetry dans Unity Catalog.
SELECTautorisation sur les tables de trace Unity Catalog. Consultez Accorder des autorisations.- Un workspace dans une région qui prend en charge le compute serverless. Voir Fonctionnalités avec une disponibilité régionale limitée.
- Pour utiliser le MLflow Managed Warehouse, la version bêta de Lakehouse//RT doit être activée dans votre workspace. Ceci est facultatif. Sans cela, MLflow utilise le compute serverless.
Limites
Le warehouse managé ne fonctionne que dans l’UI MLflow. Le MLflow Python SDK nécessite toujours un SQL warehouse.