langchain_community.callbacks.mlflow_callback.MlflowLogger¶
- class langchain_community.callbacks.mlflow_callback.MlflowLogger(**kwargs: Any)[source]¶
回调处理程序，用于将指标和工件记录到mlflow服务器。
- 参数：
name（str）：运行的名称。 experiment（str）：实验的名称。 tags（dict）：要附加到运行的标签。 tracking_uri（str）：MLflow跟踪服务器的URI。
该处理程序实现了初始化、记录指标和工件到mlflow服务器的辅助函数。
Methods
__init__(**kwargs)artifact(path)将给定路径中的文件上传为构件。
完成运行。
html(html, filename)将输入的HTML字符串记录为HTML文件。
jsonf(data, filename)将输入数据记录为json文件工件。
langchain_artifact(chain)metric(key, value)将指标记录到mlflow服务器。
metrics(data[, step])记录输入字典中的所有指标。
start_run(name, tags[, run_id])如果提供了run_id，则将重用具有给定run_id的运行。 否则，它将启动一个新的运行，为名称自动生成随机后缀。
table(name, dataframe)将输入的pandas数据框记录为HTML表格。
text(text, filename)将输入文本记录为文本文件工件。
- Parameters
kwargs (Any) –
- html(html: str, filename: str) None[source]¶
将输入的HTML字符串记录为HTML文件。
- Parameters
html (str) –
filename (str) –
- Return type
None
- jsonf(data: Dict[str, Any], filename: str) None[source]¶
将输入数据记录为json文件工件。
- Parameters
data (Dict[str, Any]) –
filename (str) –
- Return type
None
- metric(key: str, value: float) None[source]¶
将指标记录到mlflow服务器。
- Parameters
key (str) –
value (float) –
- Return type
None
- metrics(data: Union[Dict[str, float], Dict[str, int]], step: Optional[int] = 0) None[source]¶
记录输入字典中的所有指标。
- Parameters
data (Union[Dict[str, float], Dict[str, int]]) –
step (Optional[int]) –
- Return type
None
- start_run(name: str, tags: Dict[str, str], run_id: Optional[str] = None) None[source]¶
如果提供了run_id，则将重用具有给定run_id的运行。 否则，它将启动一个新的运行，为名称自动生成随机后缀。
- Parameters
name (str) –
tags (Dict[str, str]) –
run_id (Optional[str]) –
- Return type
None