在mlflow.yml中指定主机和端口并运行“kedro mlflow ui”，但主机和端口仍然默认（localhost：5000）不改变

Question

我构建示例 kedro 项目参考此页面，并在 mlflow.yml 中指定主机作为我的全局 IP 地址。但是当我点击“kedro mlflow ui”命令时，它仍然监听本地。即使我只在 mlflow.yml 中指定端口为 5001 （不是默认），它也不起作用。谁能帮我。

python版本：3.6.8（anaconda）kedro版本：0.17.0 kedro mlflow版本：0.6.0

Answer 1

（免责声明：我是 kedro-mlflow 的作者）

你好，

你没有做任何错事，这似乎是一个错误（感谢您报告它！）：该kedro mlflow ui命令不会从配置中检索ui和参数，正如我们在源代码中看到的那样（此回归可能是在重构）。port

短期解决方案：直接使用mlflow 文档中描述的mlflow ui函数，例如：

mlflow ui --mlflow-tracking-uri <your-tracking-uri> --port <your-port> --host <your-host>

请记住，根据您使用的 mlflow 版本和运行位置（本地文件系统或数据库），跟踪 uri 必须是有效的 uri（即，对于旧的 mlflow 版本，您不能使用“mlruns”相对路径，但即使file:///<absolute/path/to/mlruns您位于正确的文件夹中）。根据 mlflow 文档，使用相对路径应该可以在最新版本中使用，但我从未尝试过。

长期解决方案：该错误将得到修复，kedro-mlflow==0.7.1并将在未来几周内发布。从这个版本开始，您将能够像当前所做的那样直接声明port和输入。但它仅兼容，因此您需要更新您的项目模板。hostmlflow.ymlkedro>=0.17.1