Warehouse gerenciado para rastreamentos do MLflow

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Este recurso está em Beta. Um administrador do workspace deve ativar o Managed Warehouse para MLflow na página Pré-visualizações . Consulte Gerenciar prévias do Databricks.

Para mostrar rastreamentos armazenados no Unity Catalog, a UI do MLflow executa queries SQL em suas tabelas de rastreamento. Com o warehouse gerenciado, o MLflow gerencia um warehouse otimizado que pode executar essas queries com baixa latência e proporcionar uma experiência mais interativa na UI.```

Como o warehouse gerenciado funciona

Ao view rastreamentos na interface do usuário do MLflow, o MLflow escolhe a primeira opção disponível nesta lista:

1. Seu SQL warehouse : se você escolheu um SQL warehouse para o experimento, o MLflow o usará.
2. MLflow Managed Warehouse : se o seu Workspace tiver o Lakehouse//RT habilitado, o MLflow criará um warehouse chamado MLflow Managed Warehouse em seu Workspace e fará a execução de trace queries nele. Os administradores do workspace podem ver esse warehouse na lista de SQL warehouses. Os administradores podem editar ou excluí-lo, mas a Databricks recomenda que não o façam.
3. Serverless compute : Caso contrário, o MLflow faz a execução de queries de rastreamento em compute Serverless gerenciado pelo Databricks.

O MLflow cria o MLflow Managed Warehouse em segundo plano. Até que esteja pronto, o MLflow usa o compute serverless.

Os usuários não precisam de permissões explícitas no MLflow Managed Warehouse, mas não podem acessá-lo para uso geral. O MLflow restringe o acesso a este warehouse apenas para suas próprias interações de IU.

Para usar seu próprio SQL warehouse, abra a página Configurações do experimento e altere Compute de rastreamento para SQL warehouse . Essa configuração se aplica somente a você.

Cobrança

Você é cobrado pelo uso de warehouse gerenciado da mesma forma que por outros compute. O Warehouse Gerenciado do MLflow é cobrado como qualquer outro SQL warehouse, e o compute serverless é cobrado como qualquer outro uso de compute serverless.

Requisitos

• Um administrador do workspace habilitou a prévia do Managed Warehouse for MLflow . Consulte Gerenciar prévias do Databricks.
• Rastreamentos armazenados no Unity Catalog. Consulte Armazenar rastreamentos OpenTelemetry no Unity Catalog.
• SELECT permissão nas tabelas de rastreamento do Unity Catalog. Consulte Conceder permissões.
• Um workspace em uma região que oferece suporte a compute serverless. Consulte Recursos com disponibilidade regional limitada.
• Para usar o MLflow Managed Warehouse, o Lakehouse//RT Beta deve estar habilitado em seu workspace. Isso é opcional. Sem isso, o MLflow usa compute serverless.

Limitações

O warehouse gerenciado funciona apenas na interface de usuário do MLflow. O MLflow SDK para Python ainda requer um SQL Warehouse.