Servidores de flujo de aprendizaje automático gestionados por el cliente (vista previa)

Puede elegir utilizar sus propios servidores de seguimiento de MLflow en sus blocs de notas de Oracle AI Data Platform Workbench.

Note:

Integraciones integradas como el catálogo de modelos, los experimentos no funcionan cuando se utiliza su propio servidor de seguimiento de MLflow.

Puede elegir integrar su propio servidor de seguimiento de MLflow con sus blocs de notas incluyendo este código al principio de su bloc de notas:

os.environ.pop("MLFLOW_TRACKING_AUTH", None) 
os.environ["MLFLOW_TRACKING_URI"] = "http://<your-mlflow-host>:5000" 

Este código desactiva la variable MLFLOW_TRACKING_AUTH y define el URI de seguimiento en el servidor de seguimiento <your-mlflow-host> antes de ejecutar cualquier comando MLflow en el bloc de notas.