将本地jypyter笔记本连接到Azure中的mlflow跟踪服务器

Question

是否可以将在本地运行的笔记本计算机连接到作为Azure Databricks工作区一部分的mlflow Tracking服务器？所有本地日志记录和跟踪都保存在Azure中了吗？

Answer 1

我有一个类似的问题，使用python并通过以下步骤解决了该问题：

1. 安装mlflow和datbricks-cli库。
2. 定义以下环境变量：DATABRICKS_HOST（databricks工作区URL：https://region.azuredatabricks.net）和DATABRICKS_TOKEN
3. 定义mlflow客户端：

actionBarSize

1. 使用mlflow_client客户端进行日志记录，保存等。

有关更多参考，您可以查看“从笔记本计算机登录到跟踪服务器”部分here

Answer 2

按照接受的答案中的步骤操作，我无法使用mlflow_client对象。 有效的方法是直接在mlflow上设置跟踪uri：

mlflow.set_tracking_uri('databricks') 

Answer 3

我无法从外部Databricks设置对MLflow跟踪服务器的访问。

我已经完成以下工作： 1.安装mlflow和datbricks-cli库。 2.按照here所述，使用databricks configure --token创建了凭证文件（我已经用databricks workspace ls进行了测试，并且连接正常） 3.在笔记本中设置跟踪uri mlflow.set_tracking_uri("databricks")

但是在笔记本中设置实验时，如下所示： mlflow.set_experiment('/Users/myuser@company.com/my-experiment')我不断收到此错误： JSONDecodeError：期望值：第1行第1列（字符0）

有什么办法解决这个问题吗？