중요합니다
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시스템 테이블의 MLflow 메타데이터를 사용하여 대시보드를 빌드하여 MLflow 실험을 분석하고 전체 작업 영역에서 실행할 수 있습니다. 이러한 작업에 기존 MLflow UI 및 REST API를 사용하려면 시간이 많이 걸리는 광범위한 반복이 필요합니다.
단일 실행 세부 정보에 대한 대시보드
MLflow 데이터 시각화를 시작하려면 이 예제 대시보드 를 JSON 파일로 다운로드하여 작업 영역으로 가져옵니다. 이 대시보드에는 MLflow UI의 실행 세부 정보 페이지에 표시되는 내용을 복제하기 위한 데이터의 기본 구조가 포함되어 있습니다.
지정된 실험 ID, 실행 ID 및 메트릭 이름의 경우 태그, 매개 변수 및 메트릭 그래프와 함께 실행 세부 정보를 표시합니다. 실험 ID를 가져오고 실행 세부 정보 페이지에서 UI 및 URL 자체 https://<workspace>.databricks.com/ml/experiments/<experiment_id>/runs/<run_id>에서 ID를 실행할 수 있습니다.
왼쪽 탐색 메뉴에서 대시보드 패널로 이동하는 경우 여기에서 JSON 파일 정의에서 대시보드를 가져올 수 있습니다. 여기에서 위쪽의 입력 상자를 사용하여 작업 영역 내에서 관련 실행을 필터링하고 그림을 그릴 수 있습니다. 언제든지 쿼리를 탐색하고 필요에 맞게 플롯을 변경할 수 있습니다.
실험에서 평균 GPU 사용률을 모니터링하는 대시보드
위의 대시보드의 네 번째 탭에서 메트릭 이름을 입력하여 지정된 기간 내에 해당 메트릭을 사용하여 모든 실험에서 요약 통계를 가져올 수 있습니다. 이 정보는 비효율적인 CPU, 메모리 또는 GPU 사용률을 모니터링하기 위해 작업 영역 전체에서 MLflow에 의해 기록된 시스템 메트릭 을 모니터링하는 데 유용할 수 있습니다.
이 예제에서는 조사하려는 평균 GPU 사용률이 10 미만인% 여러 실험을 볼 수 있습니다.