Как запустить веб-интерфейс mlflow из Amazon SageMaker? - PullRequest
Новая
       42

Как запустить веб-интерфейс mlflow из Amazon SageMaker?

2 голосов
/ 09 апреля 2019

Я хочу использовать веб-интерфейс mlflow из записной книжки на Amazon SageMaker.Но указанный адрес http://127.0.0.1:5000, похоже, не работает.

Я установил mlflow на ноутбук SageMaker.

Этот код работает хорошо: 

import mlflow
mlflow.start_run()
mlflow.log_param("my", "param")
mlflow.log_metric("score", 100)
mlflow.end_run()

И затем, если я запустил 

! mlflow ui

, я получу ожидаемый результат: 

[2019-04-09 11:15:52 +0000] [17980] [INFO] Starting gunicorn 19.9.0
[2019-04-09 11:15:52 +0000] [17980] [INFO] Listening at: http://127.0.0.1:5000 (17980)
[2019-04-09 11:15:52 +0000] [17980] [INFO] Using worker: sync
[2019-04-09 11:15:52 +0000] [17983] [INFO] Booting worker with pid: 17983

Однако после этого при переходе на http://127.0.0.1:5000 в моем браузере ничего не загружается.

Полагаю, что 127.0.0.1 не правильный адрес, но как узнать, какой адрес использовать вместо этого?

1 Ответ

1 голос
/ 11 апреля 2019

Привет и спасибо за использование SageMaker!

К сожалению, в настоящее время mlflow не совместим с SageMaker. Мы предоставляем функцию, которая может поддерживать эти сценарии. SageMaker включает в себя плагин jupyter-server-proxy , который позволяет размещать другие веб-приложения на вашем экземпляре SageMaker Notebook, например TensorBoard.

В случае с mlflow я почти смог заставить ваш пример работать, посетив https://mynotebookinstance.notebook.us-east-1.sagemaker.aws/proxy/5000/ (обратите внимание, как номер порта перемещается в конец), но, к сожалению, mlflow отображает ошибку, так как в настоящее время предполагает, что это не так работает по корневому URL-адресу.

Я создал проблему в репозитории mlflow GitHub: https://github.com/mlflow/mlflow/issues/1120 Пожалуйста, отметьте эту проблему, чтобы быть в курсе ее статуса.

Лучший, Kevin

...