MLflow Typescript SDK - Core

这是 MLflow Typescript SDK 的核心包。它是一个轻量级包，包含核心跟踪功能和手动插桩。

软件包	NPM	描述
mlflow-tracing		核心跟踪功能和手动插桩。

安装

npm install mlflow-tracing
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快速入门

启动 MLflow Tracking Server。如果您有本地 Python 环境，可以运行以下命令：

pip install mlflow
mlflow server --backend-store-uri sqlite:///mlruns.db --port 5000
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如果您本地没有 Python 环境，MLflow 也支持 Docker 部署或托管服务。请参阅 自行托管指南 了解入门方法。

在您的应用程序中实例化 MLflow SDK

import * as mlflow from 'mlflow-tracing';

mlflow.init({
  trackingUri: 'https://:5000',
  experimentId: '<experiment-id>'
});
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创建 trace

// Wrap a function with mlflow.trace to generate a span when the function is called.
// MLflow will automatically record the function name, arguments, return value,
// latency, and exception information to the span.
const getWeather = mlflow.trace(
  (city: string) => {
    return `The weather in ${city} is sunny`;
  },
  // Pass options to set span name. See https://mlflow.org.cn/docs/latest/genai/tracing/quickstart
  // for the full list of options.
  { name: 'get-weather' }
);
getWeather('San Francisco');

// Alternatively, start and end span manually
const span = mlflow.startSpan({ name: 'my-span' });
span.end();
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文档 📘

MLflow Typescript SDK 的官方文档可以在 此处 找到。

许可证

本项目根据 Apache License 2.0 获得许可。