MLflow エクスペリメントのサーバレス予算ポリシーを構成する
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。
MLflowエクスペリメントにサーバレス予算ポリシーを設定し、MLflowがそのエクスペリメントに対して実行するサーバレスワークロードにどのポリシーを使用するかを制御します。影響を受けるワークロードには、スケジュール済みスコアラー、合成評価セット生成、およびエージェント評価が含まれます。
デフォルトでは、これらのワークロードはワークスペースのデフォルトのサーバレス予算ポリシーを使用します。ワークスペースでデフォルトポリシーが無効になっている場合（例えば、各ユーザーとサービスプリンシパルが専用のポリシーを選択する必要がある場合）、MLflowはフォールバックを選択できません。そのため、スコアラーの登録または評価の実行は、次のエラーで失敗します：
403 Client Error: Forbidden
PERMISSION_DENIED: Unable to use fallback policies, please manually select a policy.
これらのワークフローのブロックを解除するために、エクスペリメントにポリシーを設定してください。MLflowは、エクスペリメント用に作成するすべてのサーバレスワークロードにそのポリシーを使用します。
要件
- 設定したい予算ポリシーを使用する権限。ユーザーとサービスプリンシパルは、使用権限のあるポリシーのみを割り当てることができます。
UI で予算ポリシーを設定します
- MLflowエクスペリメントをオープンします。
- エクスペリメントの 詳細 パネルで、 予算ポリシー を、使用できるポリシーに設定します。
MLflow は、エクスペリメントのために作成するサーバレスワークロードにこのポリシーを使用します。
API で予算ポリシーを設定する
mlflow.set_experiment_tag() を使用して、エクスペリメントにmlflow.workload_creation_policy_idタグを設定します。
import mlflow
mlflow.set_experiment_tag(
experiment_id="<your-experiment-id>",
key="mlflow.workload_creation_policy_id",
value="<your-policy-id>",
)
タグが設定された後、エクスペリメントからサーバレスワークロードを作成する後続の呼び出し（Scorer.register()など）は、指定されたポリシーを使用します。
予算ポリシーのIDを確認するには、サーバレス利用ポリシーでの属性の使用を参照してください。