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Jupyter Notebook 中的 MLflow 追踪

·3 分钟阅读
Daniel Lok
Daniel Lok
Databricks 软件工程师

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🚀 我们很高兴地宣布对 MLflow Tracing 体验进行了重大升级！

如果您不熟悉 MLflow Tracing，它是一个可观察性工具，允许您记录中间函数执行的输入和输出。它在调试 GenAI 应用程序方面特别有用，MLflow 拥有 十几个与流行的 GenAI 框架的集成，可以自动生成跟踪，而无需您更改现有代码。

从 MLflow 2.20 开始，您现在可以直接在 Jupyter Notebook 中查看 MLflow Trace UI，从而无需切换选项卡即可调试应用程序。上下文切换通常会干扰工作流程，而此功能使您在能够可视化所生成跟踪数据的情况下，更容易保持专注。

MLflow Trace UI in Jupyter Notebook

JupyterLab 中 UI 的示例

开始使用​

要开始使用，您需要使用 MLflow Tracking Server。在底层，MLflow 客户端需要进行网络请求才能获取 UI 资源和跟踪数据。

如果您不使用远程服务器，您可以随时通过运行 mlflow server CLI 命令 在本地启动一个。默认情况下，服务器将在 https://:5000 启动。

在您的 Notebook 中，只需确保 MLflow Tracking URI 设置为您的跟踪服务器，即可开始！

import mlflow

# replace this with your own URI, if it differs
tracking_uri = "https://:5000"
mlflow.set_tracking_uri(tracking_uri)

# create a new experiment to avoid cluttering the default experiment
experiment = mlflow.set_experiment("mlflow-trace-ui-demo")

# the trace UI should now show up whenever traces are generated,
# for example:
@mlflow.trace
def add(a, b):
  return a + b

# running the traced function triggers the UI display
add(1, 2)

每当发生以下任一事件时，跟踪 UI 就会显示

  1. 单元格中生成了跟踪（通过自动跟踪，或在运行手动跟踪的函数时）
  2. 显式显示跟踪对象时（例如，通过 IPython 的 display() 函数）
  3. 调用 mlflow.search_traces() API 时

为了获得此功能的实践体验，请尝试运行我们的 演示 Notebook！该 Notebook 包含上述所有三种场景的详细示例，以及一个简短的 LangChain RAG 演示，让您更真实地感受此功能在您的开发循环中的体验。

禁用和重新启用显示​

此功能默认启用，但可以通过调用 mlflow.tracing.disable_notebook_display() 随时关闭。要删除已渲染的显示，您需要重新运行单元格（或简单地清除单元格输出）。

如果您想重新启用显示，可以调用 mlflow.tracing.enable_notebook_display()。

错误报告和反馈​

要报告错误或提供反馈，请在 MLflow GitHub 仓库 中提交一个 issue。我们期待您的回复！