Deltaテーブルへのアーカイブトレース

備考

ベータ版

この機能はベータ版です。ワークスペース管理者は、 プレビュー ページからこの機能へのアクセスを制御できます。Databricksのプレビューを管理するを参照してください。

トレースとそれに関連する評価を Unity CatalogのDelta テーブルに保存して、長期保存と高度な分析を行うことができます。 これは、カスタムダッシュボードの構築やトレースデータに対する詳細な実行、アプリケーションの動作の永続的な記録の維持の役に立ちます。

注記

指定した Unity CatalogのDelta テーブルに書き込むために必要なアクセス許可が必要です。ターゲットテーブルがまだ存在しない場合は、作成されます。

テーブルが既に存在する場合は、トレース情報がそのテーブルに追加されます。

トレースアーカイブを有効にする

MLflow API

エクスペリメントのトレースのアーカイブを開始するには、 enable_databricks_trace_archival関数を使用します。 対象となるDeltaテーブルの完全な名前（カタログ名とスキーマ名を含む）を指定する必要があります。experiment_idを指定しない場合、現在アクティブな Exploment のトレースのアーカイブが有効になります。

Python

from mlflow.tracing.archival import enable_databricks_trace_archival

# Archive traces from a specific experiment to a Unity Catalog Delta table
enable_databricks_trace_archival(
    delta_table_fullname="my_catalog.my_schema.archived_traces",
    experiment_id="YOUR_EXPERIMENT_ID",
)

Databricks UI

UI でエクスペリメントのトレースをアーカイブするには:

1. Databricksワークスペースの体験ページに移動します。
2. Delta同期をクリック: 無効 。
3. カタログ名とスキーマ名を含め、対象のDeltaテーブルの完全な名前を指定してください。

トレースアーカイブを無効にする

MLflow API

disable_databricks_trace_archival関数を使用すると、いつでもエクスペリメントのトレースのアーカイブを停止できます。

Python

from mlflow.tracing.archival import disable_databricks_trace_archival

# Stop archiving traces for the specified experiment
disable_databricks_trace_archival(experiment_id="YOUR_EXPERIMENT_ID")

Databricks UI

トレースアーカイブを無効にするには：

1. Databricksワークスペースの体験ページに移動します。
2. Delta同期: 有効」 > 「同期を無効にする」 をクリックします。

次のステップ

• 本番運用で GenAI アプリを監視する- 本番運用モニタリングを設定します。
• MLflow評価データセットの構築- アーカイブされたトレースを使用して評価データセットを構築します。