Crie painéis com metadados MLflow em tabelas do sistema

Usando metadados MLflow em tabelas do sistema, você pode criar painéis para analisar seus experimentos MLflow e execuções a partir de todo o espaço de trabalho. Usar a interface do usuário MLflow e as APIs REST existentes para essas tarefas exigiria uma iteração extensa e demorada.

Painel para detalhes de execução única

Para começar a visualizar seus dados MLflow, baixe este painel de exemplo como um arquivo JSON e importe-o para seu espaço de trabalho. Este painel contém um esqueleto de dados para replicar o que é mostrado na página de detalhes da execução na interface do usuário do MLflow.

Para um determinado ID de experimento, ID de execução e nome da métrica, ele exibe detalhes de execução junto com tags, parâmetros e um gráfico métrico. Você pode obter a ID do experimento e a ID da execução na página de detalhes da execução, tanto na interface do usuário quanto na própria URL: https://<workspace>.databricks.com/ml/experiments/<experiment_id>/runs/<run_id>.

Se você navegar até o painel do painel no menu de navegação esquerdo, poderá importar o painel de uma definição de arquivo JSON aqui. A partir daí, você pode usar as caixas de entrada na parte superior para filtrar a execução relevante e experimentar dentro do seu espaço de trabalho para plotar. Sinta-se livre para explorar as consultas e alterar os gráficos para atender às suas necessidades.

Painel para monitorar a utilização média da GPU em experimentos

Na quarta guia do painel acima, você pode inserir um nome de métrica para obter estatísticas resumidas em todos os experimentos com essa métrica dentro de uma determinada janela de tempo. Essas informações podem ser úteis para monitorar as métricas do sistema registradas pelo MLflow em seu espaço de trabalho para monitorar a utilização ineficiente da CPU, memória ou GPU.

No exemplo, podemos ver vários experimentos com uma utilização média da GPU de menos de 10% que podemos querer investigar.