• 启用 MLFlow 客户端集成
• 支持的 MlFlow 客户端方法和注意事项
• 限制

MLFlow 客户端集成

引入于 15.11 版本，功能标志为 ml_experiment_tracking。作为实验功能，默认禁用。

MLFlow 是最流行的机器学习实验跟踪开源工具之一。极狐GitLab 作为 MLFlow 客户端的后端，记录实验。 设置您的集成需要对现有代码进行少量更改。

极狐GitLab 扮演代理服务器的角色，既用于产物存储，也用于跟踪数据，参考 MLFlow 场景 5。

启用 MLFlow 客户端集成

先决条件：

• 项目的个人访问令牌，最低访问级别为 api。
• 项目 ID。要查找项目 ID，请在左侧边栏中选择 搜索或转到 并找到您的项目。在左侧边栏中，选择 设置 > 通用。

要启用 MLFlow 客户端集成：

1. 在运行代码的主机上设置跟踪 URI 和令牌环境变量，可以是您的本地环境、CI 流水线或远端主机。例如：

   export MLFLOW_TRACKING_URI="http://<your gitlab endpoint>/api/v4/projects/<your project id>/ml/mlflow"
   export MLFLOW_TRACKING_TOKEN="<your_access_token>"
   

2. 如果您的训练代码包含对 mlflow.set_tracking_uri() 的调用，请将其删除。

运行训练代码时，MLFlow 在极狐GitLab 上创建实验、运行、日志参数、指标、元数据和产物。

记录实验后，它们列在 /<your project>/-/ml/experiments 下。每次运行注册为：

• 模型候选项，可以通过选择一个实验来探索。
• 标签，注册为元数据。

支持的 MlFlow 客户端方法和注意事项

极狐GitLab 支持来自 MLFlow 客户端的以下方法，其他方法可能受支持但未经过测试。更多信息请参考 MLFlow 文档。

方法	是否受支持	添加版本	备注
get_experiment	是	15.11
get_experiment_by_name	是	15.11
set_experiment	是	15.11
get_run	是	15.11
start_run	是	15.11
log_artifact	是，有限制	15.11	(15.11) artifact_path 必须为空字符串。不支持目录。
log_artifacts	是，有限制	15.11	(15.11) artifact_path 必须为空字符串。不支持目录。
log_batch	是	15.11
log_metric	是	15.11
log_metrics	是	15.11
log_param	是	15.11
log_params	是	15.11
log_figure	是	15.11
log_image	是	15.11
log_text	是，有限制	15.11	(15.11) 不支持目录。
log_dict	是，有限制	15.11	(15.11) 不支持目录。
set_tag	是	15.11
set_tags	是	15.11
set_terminated	是	15.11
end_run	是	15.11
update_run	是	15.11
log_model	部分支持	15.11	(15.11) 保存产物，但不保存模型数据。artifact_path 必须为空。

限制

• 极狐GitLab 支持的 API 是在 MLFlow 版本 1.28.0 中定义的 API。
• 不支持上面未列出的 API 端点。
• 在创建实验和运行期间，ExperimentTags 被存储，即使它们没有显示。
• 不支持 MLFlow 模型库。