避免DataBricksManagedMLFlow中的意外模型跟踪 _编程开发

创始人

2024-12-16 03:30:15

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为防止DataBricks Managed MLFlow中意外地跟踪模型，可采取以下步骤进行设置：

首先，确认DataBricks集群已经搭配好了MLFlow。确认时，需在群集模式中检查该选项是否已经选中。进入DataBricks的"Cluser"中，下拉跳转到“Advanced Options”标签页，找到MLflow选项并确保开启。
在DataBricks中，需对所选的notbook或运行进行明确设置，以免发生模型的不需要的跟踪。可采取以下方式:

a. 打开默认的MLFlow选项

b. 在代码的领导行输入以下代码
```
```
import mlflow

mlflow.end_run()
```
```
在关闭notebook之前，可使用上述代码强制停止运行。这样可以确保使用的是实时数据并防止产生意外的排错问题。
将与该notebook相关的所有MLFlow实验删除。最佳的做法是使用一个单独的实验进行模型记录，并将该实验的名称设置为“MLFlow无关实验，仅保留模型记录”等。这样可以在以后的某个时间点对其进行删除或查找。

通过上述步骤，用户可以更好地管理在DataBricks Managed MLFlow中使用模型，并避免意外地跟踪模型的问题。

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