MlflowLogger

class langchain_community.callbacks.mlflow_callback.MlflowLogger(**kwargs: Any)

将指标和工件记录到mlflow服务器的回调处理程序。

Parameters:

• 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 URI。

• kwargs (Any)

此处理程序实现了用于初始化、将指标和工件记录到mlflow服务器的辅助函数。

方法

__init__(**kwargs)
artifact(path)	将给定路径的文件上传为工件。
finish_run()	结束运行。
html(html, filename)	将输入的html字符串记录为html文件工件。
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，它将重用具有给定run_id的运行。
table(name, dataframe)	将输入的pandas数据框记录为html表格
text(text, filename)	将输入的文本记录为文本文件工件。

__init__(**kwargs: Any)

Parameters:

kwargs (任意)

artifact(path: str) → None

从给定路径上传文件作为工件。

Parameters:

路径 (字符串)

Return type:

无

finish_run() → None

完成运行。

Return type:

无

html(html: str, filename: str) → None

将输入的html字符串记录为html文件工件。

Parameters:

• html (str)

• filename (str)

Return type:

无

jsonf(data: Dict[str, Any], filename: str) → None

将输入数据记录为json文件工件。

Parameters:

• data (Dict[str, Any])

• filename (str)

Return type:

无

langchain_artifact(chain: Any) → None

Parameters:

chain (任意)

Return type:

无

metric(key: str, value: float) → None

将指标记录到mlflow服务器。

Parameters:

• key (str)

• value (浮点数)

Return type:

无

metrics(data: Dict[str, float] | Dict[str, int], step: int | None = 0) → None

记录输入字典中的所有指标。

Parameters:

• data (Dict[str, float] | Dict[str, int])

• 步长 (整数 | 无)

Return type:

无

start_run(name: str, tags: Dict[str, str], run_id: str | None = None) → None

如果提供了run_id，它将重用具有给定run_id的运行。 否则，它将启动一个新的运行，自动生成名称的随机后缀。

Parameters:

• name (str)

• 标签 (字典[字符串, 字符串])

• run_id (str | None)

Return type:

无

table(name: str, dataframe: Any) → None

将输入的pandas数据框记录为HTML表格

Parameters:

• name (str)

• dataframe (任意)

Return type:

无

text(text: str, filename: str) → None

将输入的文本记录为文本文件工件。

Parameters:

• 文本 (str)

• filename (str)

Return type:

无