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查看追踪

记录追踪后，您可以在 MLflow UI 中的实验“Traces”（追踪）页面下查看它们。该页面用于浏览具有丰富搜索和过滤功能的追踪列表，以及检查每个追踪的详细信息。

MLflow Tracking UI

追踪表​

打开“Traces”页面时首先看到的追踪表包含有关追踪的高级信息，例如追踪 ID、根 span（span）的输入/输出等。该表显示以下列。

没有看到所有列？

追踪表默认不显示所有字段。有些列默认是隐藏的，可以通过列选择器启用。

列描述数据源
追踪 ID唯一标识符追踪 trace_id 字段
请求根 span 的输入源自根 span 的 mlflow.spanInputs 属性，或通过 mlflow.update_current_trace() API 的 request_preview 参数自定义。
响应根 span 的输出源自根 span 的 mlflow.spanOutputs 属性，或通过 mlflow.update_current_trace() API 的 response_preview 参数自定义。
会话对话/会话分组器mlflow.trace.session 元数据。有关如何设置此项，请参阅跟踪用户和会话。
用户触发追踪的应用程序用户mlflow.trace.user 元数据。有关如何设置此项，请参阅跟踪用户和会话。
追踪名称追踪的名称源自根 span 的名称，或通过 mlflow.traceName 标签自定义。
Token聚合的输入/输出/总 Token 数mlflow.trace.tokenUsage 元数据。更多详细信息，请参阅Token 使用量和成本跟踪。
执行时间追踪总时长运行时计算得出。
请求时间追踪创建的时间运行时计算得出。
状态OK、ERROR 或 IN_PROGRESS源自根 span 的执行状态。
运行名称关联的 MLflow 运行如果追踪是在 MLflow 运行上下文中记录的，则此处会自动显示运行名称。
提示词关联的提示词版本如果在追踪范围内加载了 MLflow 提示词注册表中的提示词，此处会显示提示词名称和版本。更多详细信息，请参阅将提示词与追踪关联。
源生成追踪的入口点或脚本。如果是来自 Git 存储库，该字段会链接到包含提交哈希和文件路径的存储库 URL。如果可用，在运行时从 Git 元数据派生。
标签用户定义的键值对如果设置了 追踪标签（不包括 mlflow.* 系统键）。
评估由人工或自动评估记录到追踪中的反馈分数。有关如何记录评估信息，请参阅收集用户反馈和评估追踪。
预期标注到追踪中的基础事实（Ground Truth）值。有关如何记录期望值，请参阅基础事实期望。
通过 OTLP 摄取的追踪

通过 OTLP 端点摄取的追踪会经过自动属性转换，以从框架特定的 OpenTelemetry 属性中派生这些列。MLflow 支持 OpenTelemetry GenAI 语义约定的转换，以及包括 OpenLLMetry、OpenInference、Langfuse 等在内的各种框架。有关每个框架的属性如何映射到这些列的详细信息，请参阅属性映射参考。

浏览单个追踪​

通过点击追踪表中的追踪 ID tr-... 或请求链接，您可以打开详细的追踪视图。详细的追踪视图包含有关您的 AI 智能体或 LLM 应用程序执行的丰富信息，例如：

  • 表示追踪执行流程的 span 树。
  • 每个 span 的延迟和整体时间轴。
  • 每个 span 的输入和输出。
  • 工具定义和调用。
  • 如果执行失败，则显示异常详细信息。
  • Token 计数和成本明细。
  • 标注在追踪上的反馈分数和基础事实。
Browsing single trace
多模态内容和附件

MLflow 会在追踪查看器中内联渲染图像、音频和受支持的附件类型。有关受支持的格式、框架示例以及如何为二进制内容使用 Attachment 类，请参阅追踪中的多模态内容和附件。

执行操作​

在此页面上，您还可以执行一些操作来管理您的追踪。

搜索追踪​

使用UI 中的搜索栏，您可以根据名称、标签或其他元数据轻松过滤追踪。请查看搜索追踪以获取有关查询字符串格式的详细信息。

Searching traces

过滤追踪​

通过过滤下拉菜单，您可以按各种条件（如状态、名称、用户、会话、标签、反馈值等）过滤追踪表。有关详细信息，请参阅过滤追踪。

Searching traces

查看追踪归档状态​

当为实验启用追踪归档时，MLflow 会在以追踪为重点的实验视图上显示 Archive after: ... 徽章，以便您一目了然地查看有效的保留期。

归档的追踪仍然可访问，但依赖于 span 有效负载的搜索在这些有效负载移出跟踪存储后将停止工作。有关保留模型、调度程序行为和设置选项，请参阅归档追踪。

删除追踪​

UI 支持批量删除追踪。只需勾选复选框选择要删除的追踪，然后按“删除”按钮即可。有关如何以编程方式删除追踪，请参阅删除追踪。

Deleting traces
提示

按住 Shift+点击可快速选择范围内的所有追踪。

编辑标签​

您还可以通过 UI 编辑追踪上的键值标签。有关追踪标签的更多详细信息，请参阅追踪标签。

Editing tags

将追踪导出到数据集​

您可以通过点击操作下拉菜单中的“添加到评估数据集”操作，将追踪导出到评估数据集。

Adding traces to evaluation dataset

Jupyter Notebook 集成​

注意

MLflow 追踪 Jupyter 集成在 MLflow 2.20 及以上版本中可用。

您还可以在 Jupyter Notebook 中直接查看追踪 UI，从而无需离开开发环境即可调试应用程序。

Jupyter Trace UI

此功能需要使用 MLflow 跟踪服务器，因为 UI 资源是从这里获取的。要开始使用，只需确保将 MLflow 跟踪 URI 设置为您的跟踪服务器（例如 mlflow.set_tracking_uri("https://:5000")）。

默认情况下，追踪 UI 将自动显示在以下事件中：

  1. 当单元格代码生成追踪时（例如通过自动追踪，或通过运行手动追踪的函数）
  2. 当调用 mlflow.search_traces() 时
  3. 当显示 mlflow.entities.Trace() 对象时（例如通过 IPython 的 display 函数，或者当它是单元格中返回的最后一个值时）

要禁用显示，只需调用 mlflow.tracing.disable_notebook_display()，并重新运行包含 UI 的单元格。要再次启用它，请调用 mlflow.tracing.enable_notebook_display()。