将本地 jupyter notebook 连接到 Azure 中的 mlflow 跟踪服务器答案

【问题标题】：Connect on-prem jypyter notebook to mlflow tracking server in Azure将本地 jupyter notebook 连接到 Azure 中的 mlflow 跟踪服务器
【发布时间】：2019-10-14 12:40:13
【问题描述】：

是否可以将本地运行的笔记本连接到作为 Azure Databricks 工作区一部分的 mlflow 跟踪服务器？是否已将所有本地日志记录和跟踪保存在 Azure 中？

【问题讨论】：

标签： azure-databricks mlflow

【解决方案1】：

我也遇到过类似的问题，用python，通过以下步骤解决了：

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

mlflow_client = mlflow.tracking.MlflowClient(tracking_uri='databricks')

使用 mlflow_client 客户端进行日志记录、保存等。

如需更多参考，您可以查看“从笔记本记录到跟踪服务器”部分here

【讨论】：

【解决方案2】：

按照已接受答案中的步骤，我无法使用 mlflow_client 对象。有效的是直接在 mlflow 上设置跟踪 uri：

mlflow.set_tracking_uri('databricks')

【讨论】：