Где определяются теги на уровне набора данных с использованием .log_input в mlflow?

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Чтобы ответить на ваш вопрос о том, где определяются теги на уровне набора данных при использовании функции .log_input в MLflow, важно понимать структуру хранения метаданных в MLflow.

Функция .log_input действительно позволяет вам сохранять метаданные о наборах данных, включая такие атрибуты, как описание, схему и т.д. Однако, как вы заметили, теги, связанные с набором данных, не отображаются в веб-интерфейсе (UI) MLflow и могут быть недоступны для прямого просмотра.

Группировка метаданных

1. Хранение метаданных: При использовании .log_input метаданные о датасете сохраняются в базе данных, такой как SQLite, MySQL или PostgreSQL, в зависимости от того, что вы используете для хранения задач MLflow. В этой базе информации о наборе данных хранятся в соответствующих таблицах.

2. Определение тегов: Теги на уровне датасета, которые вы хотите задать, не могут быть извлечены из UI MLflow, потому что функция .log_input не создает отдельные теги, такие как mlflow.log_param или mlflow.set_tags. Вместо этого они расширяют функциональность обычного логирования для включения метаданных.

3. Доступ к метаданным через API: Если вы хотите просмотреть или использовать эти метаданные, у вас есть возможность использовать API MLflow. С помощью таких методов, как mlflow.get_artifact_uri(), можно получить доступ к загруженным данным. Если метаданные для наборов данных сохраняются в формате JSON или другом структурированном виде, вы можете извлечь их программно. Например:

   import mlflow
   
   run_id = "<ваш_run_id>"
   artifact_uri = mlflow.get_artifact_uri(run_id)

   После выполнения этого кода вы можете получить доступ к метаданным сохраненного набора данных.

Вывод

Таким образом, теги на уровне набора данных, связанные с .log_input, не отображаются в пользовательском интерфейсе MLflow, но можно получить доступ к ним через базу данных или API. Важно иметь в виду возможность программного извлечения и обработки этих метаданных, чтобы использовать их для ваших аналитических или отчетных нужд.

Если у вас есть дополнительные вопросы или нужно уточнить детали, пожалуйста, дайте знать!