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我想通过 Amazon SageMaker 上的笔记本使用 mlflow 基于 Web 的用户界面。但是给定的地址http://127.0.0.1:5000似乎不起作用。

我在 SageMaker 笔记本上安装了 mlflow。

这段代码运行良好：

import mlflow
mlflow.start_run()
mlflow.log_param("my", "param")
mlflow.log_metric("score", 100)
mlflow.end_run()

然后如果我跑

! mlflow ui

我得到了预期的结果：

[2019-04-09 11:15:52 +0000] [17980] [INFO] Starting gunicorn 19.9.0
[2019-04-09 11:15:52 +0000] [17980] [INFO] Listening at: http://127.0.0.1:5000 (17980)
[2019-04-09 11:15:52 +0000] [17980] [INFO] Using worker: sync
[2019-04-09 11:15:52 +0000] [17983] [INFO] Booting worker with pid: 17983

但是，在那之后，当我进入http://127.0.0.1:5000我的浏览器时，什么都没有加载。

我猜这127.0.0.1不是正确的地址，但我怎么知道要使用哪个地址呢？

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1 回答 1

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您好，感谢您使用 SageMaker！

不幸的是，mlflow 目前似乎与 SageMaker 不兼容。我们确实提供了可以支持这些场景的功能。SageMaker 包含一个名为jupyter-server-proxy的插件，它允许在您的 SageMaker Notebook 实例上托管其他 Web 应用程序，例如 TensorBoard。

在 mlflow 的情况下，我几乎可以通过访问让您的示例正常工作https://mynotebookinstance.notebook.us-east-1.sagemaker.aws/proxy/5000/（注意端口号如何移到末尾），但不幸的是 mlflow 显示错误，因为它当前假定它没有在根 URL 路径上运行.

我在 mlflow GitHub 存储库中创建了一个问题：https ://github.com/mlflow/mlflow/issues/1120 请“星标”此问题以了解其状态的最新信息。

最好的，凯文

于 2019-04-11T18:26:00.060 回答