Python mlflow with SQLite導入手順(venv)@VSCode

1.Mlflowをインストール

pip install mlflow

2.VSCode taskを作成

{"type": "shell",
			"label": "mytask.mlflowui",
			"command": "start http://127.0.0.1:5000\r\n& {myvenv}/Scripts/Activate.ps1 \r\nmlflow server --backend-store-uri sqlite:///mlruns.sqlite3 --default-artifact-root artifact",
			"presentation": {"echo": true,
				"reveal": "silent",
				"focus": false,
				"panel": "dedicated",
				"showReuseMessage": false,
				"clear": false},
			"problemMatcher": []},

{myvenv}を適宜編集する。
taskを実行する。まずブラウザが開かれ、自動的にmlruns.sqlite3が作成される。ブラウザを更新するとmlflowのuiが表示されるはずである。taskの実行にはTASK EXPLORERが便利。

3.{myvenv}/Lib/site-packages/usercustomize.pyを作成

import mlflow
from logging import getLogger, basicConfig
# Mlflow db path settings
basicConfig()
logger = getLogger('usercustomize.py')
DB_PATH = 'mlruns.sqlite3'
tracking_uri = f'sqlite:///{DB_PATH}'
mlflow.set_tracking_uri(tracking_uri)
logger.info('Mlflow tracking uri has been configured.')

以上。これで後はlog_なんとか等を普通にやり、表示するときには上のタスクを実行すれば良いはずである。