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MLflow Tracing UI

MLflow 实验中的跟踪​

记录跟踪后，您可以在 MLflow UI 的主实验页面中，在“跟踪”选项卡下查看它们。如果在运行上下文内记录了跟踪，此选项卡也在单个运行页面中可用。

MLflow Tracking UI

此表包含有关跟踪的高级信息，例如跟踪 ID、根跨度的输入/输出等。在此页面上，您还可以执行一些操作来管理您的跟踪

使用 UI 中的搜索栏，您可以轻松地根据名称、标签或其他元数据过滤您的跟踪。查看搜索文档了解查询字符串格式的详细信息。

Searching traces

浏览跨度数据​

为了浏览单个跟踪的跨度数据，只需单击“请求 ID”或“跟踪名称”列中的链接即可打开跟踪查看器

Trace Browser

Jupyter Notebook 集成​

注意

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

您还可以在 Jupyter Notebook 中直接查看跟踪 UI，从而无需切换开发环境即可调试应用程序。

Jupyter Trace UI

此功能需要使用 MLflow Tracking Server，因为 UI 资源是从此处获取的。要开始使用，只需确保将 MLflow Tracking URI 设置为您的跟踪服务器（例如 mlflow.set_tracking_uri("http://localhost:5000")）。

默认情况下，跟踪 UI 将在以下事件中自动显示

  1. 当单元格代码生成跟踪时（例如通过自动跟踪，或运行手动跟踪的函数时）
  2. 调用 mlflow.search_traces() 时
  3. 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()，然后重新运行包含 UI 的单元格。要再次启用它，请调用 mlflow.tracing.enable_notebook_display()。

有关更完整的示例，请尝试运行此演示 Notebook！