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Databricks の外部から MLflow 追跡サーバーにアクセスする

独自のアプリケーションから、または MLflow CLI から MLflow 追跡サーバーにログを記録することもできます。

この記事では、必要な構成手順について説明します。 まず、MLflow をインストールし、資格情報を構成します (手順 1)。 その後、アプリケーションを構成する (手順 2) か、MLflow CLI を構成する (手順 3) ことができます。

オープンソーストラッキングサーバーを起動してログに記録する方法については、 MLflow オープンソースのドキュメントを参照してください。

ステップ 1: 環境を構成する​

Databricks アカウントをお持ちでない場合は、Databricks を無料でお試しいただけます。 「Databricks の使用を開始する」を参照してください。

Databricks でホストされている MLflow 追跡サーバーにアクセスするように環境を構成するには、次のようにします。

  1. pip install mlflowを使用して MLflow をインストールします。

  2. Databricks サブスクリプションに従って認証を構成します。

    • Community Edition。 次のいずれかの操作を行います。

      • (推奨) mlflow.login() を使用して、資格情報の入力を求められます。
      Python
      import mlflow

      mlflow.login()

      以下はレスポンスの例です。 認証が成功すると、"Databricks に正常にサインインしました!" というメッセージが表示されます。

      2023/10/25 22:59:27 ERROR mlflow.utils.credentials: Failed to sign in Databricks: default auth: cannot configure default credentials
      Databricks Host (should begin with https://): https://community.cloud.databricks.com/
      Username: weirdmouse@gmail.com
      Password: ··········
      2023/10/25 22:59:38 INFO mlflow.utils.credentials: Successfully signed in Databricks!
      • 環境変数を使用して資格情報を指定します。
      Bash
      # Configure MLflow to communicate with a Databricks-hosted tracking server
      export MLFLOW_TRACKING_URI=databricks
      # Specify your Databricks username & password
      export DATABRICKS_USERNAME="..."
      export DATABRICKS_PASSWORD="..."

    • Databricks プラットフォーム。 次のいずれかを実行します。

      Bash
      # Configure MLflow to communicate with a Databricks-hosted tracking server
      export MLFLOW_TRACKING_URI=databricks
      # Specify the workspace hostname and token
      export DATABRICKS_HOST="..."
      export DATABRICKS_TOKEN="..."

手順 2: MLflow アプリケーションを構成する​

追跡 URI を databricksに設定するか、資格情報ファイルの作成時に --profile を使用してプロファイル名を指定した場合は databricks://<profileName>に設定して、Databricks にログを記録するように MLflow アプリケーションを構成します。たとえば、 MLFLOW_TRACKING_URI 環境変数を "databricks" に設定することでこれを実現できます。

手順 3: MLflow CLI を構成する​

Databricks 追跡と通信するように MLflow CLI を構成する server を MLFLOW_TRACKING_URI 環境変数で置き換えます。 たとえば、エクスペリメントを作成するには トラッキング URI databricks を指定した CLI を使用して、以下を実行します。

Bash
# Replace <your-username> with your Databricks username
export MLFLOW_TRACKING_URI=databricks
mlflow experiments create -n /Users/<your-username>/my-experiment
に最終更新