MLFlow - 如何配置 TrackingServer 的日志（不记录实验数据）

Question

我正在尝试诊断 AWS 部署的 MLFlow 跟踪服务器容器实例的问题。

为了确保我没有错误配置数据库、s3 存储桶或其他系统，我希望看到记录器的输出，如下所示： https://github.com/mlflow/mlflow/blob/062aa18bd3c6c734447efd79eb55d030ec68d9c4/mlflow/cli.py#L35

是否有办法配置或传递参数到命令行，以允许我查看或捕获这些日志？

不幸的是，所有有关 MLFlow 中日志记录的文档都指的是记录实验数据，而不是过程本身的数据，这使问题进一步复杂化。

在我的泊坞窗中我正在运行：

CMD ["pipenv", "run", "mlflow", "server", "-h", "0.0.0.0", "-p", "43000", \
  "--serve-artifacts", "--default-artifact-root", "s3://my-bucket/mlflow", \
  "--artifacts-destination", "s3://my-bucket/mlflow/artifacts", \
  "--gunicorn-opts", "--log-level=debug --ca-certs=my-ca-certificates.crt"]

这将从gunicorn注销信息（即Web服务器请求），但是不会显示MLFlow特定的日志记录、错误捕获和跟踪输出。

鉴于 MlFlow 充斥着日志语句，我希望在服务器初始化时看到其中一些语句的输出： https://github.com/mlflow/mlflow/search?q=_logger

Answer 1

从文档中，您可以使用内置的 python 日志记录库。

import logging

logger = logging.getLogger("mlflow")

# Set log level to debugging
logger.setLevel(logging.DEBUG)

https://mlflow.org/docs/latest/python_api/index.html#log-levels