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Configurar uma política de orçamento serverless para uma experiência do MLflow

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Este recurso está em Beta. Os administradores do espaço de trabalho podem controlar o acesso a esse recurso na página Pré-visualizações . Consulte Gerenciar prévias do Databricks.

Defina uma política de orçamento serverless em uma experiência do MLflow para controlar qual política o MLflow usa para cargas de trabalho serverless que executa na experiência. Cargas de trabalho afetadas incluem avaliadores agendados, geração de conjuntos de avaliação sintéticos e avaliação do agente.

Por default, essas cargas de trabalho usam a política de orçamento serverless default do workspace. Se seu workspace desabilitar a política default (por exemplo, quando cada usuário e entidade de serviço devem selecionar uma política dedicada), o MLflow não pode selecionar um fallback e o registro de um scorer ou a execução de uma avaliação falha com o seguinte erro:

Text
403 Client Error: Forbidden
PERMISSION_DENIED: Unable to use fallback policies, please manually select a policy.

Defina a política no experimento para desbloquear esses fluxos de trabalho. O MLflow então usa essa política para cada carga de trabalho serverless que ele cria para o experimento.

Requisitos​

  • Permissão para usar a política de orçamento que se deseja definir. Usuários e entidades de serviço podem apenas atribuir uma política para a qual têm direito de uso.

Defina a política de orçamento na IU​

  1. Abra o Experimento MLflow.
  2. No painel **Detalhes** do experimento, defina a **Política de orçamento** para uma política à qual se tenha acesso para usar.

MLflow usa esta política para as cargas de trabalho serverless que ele cria em nome do experiment.

Definir a política de orçamento com a API​

Use mlflow.set_experiment_tag() para definir a tag mlflow.workload_creation_policy_id no experimento:

Python
import mlflow

mlflow.set_experiment_tag(
    experiment_id="<your-experiment-id>",
    key="mlflow.workload_creation_policy_id",
    value="<your-policy-id>",
)

Após a tag ser definida, as chamadas subsequentes que criam cargas de trabalho serverless do experimento (como Scorer.register()) usam a política especificada.

Para encontrar a ID de uma política de orçamento, consulte Uso de atributos com políticas de uso serverless.

Passos seguintes​

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