用于MLflow实验跟踪的HiPlot fetcher插件。
hiplot-mlflow的Python项目详细描述
实验 用于MLflow的获取程序插件，以帮助可视化 跟踪实验。在
安装
使用pip安装此库：
pip install hiplot_mlflow
使用
你可以在Jupyter笔记本或HiPlot的笔记本上可视化实验 内置服务器。在
笔记本
在Jupyter笔记本中，使用hiplot_mlflow.fetch检索MLflow 按名称试验，并用HiPlot显示：
^{pr2}$您还可以通过MLflow实验ID检索实验：
experiment=hiplot_mlflow.fetch_by_id(0)
默认情况下，不显示MLflow标记（只有MLflow度量和参数是 如图所示）。要显示它们，请将include_tag=True传递给其中一个fetch 函数，例如：
experiment=hiplot_mlflow.fetch("my-lovely-experiment",include_tags=True)
查看有关如何处理返回的hiplot.Experiment值的详细信息 在HiPlot documentation中。在
HiPlot服务器
将HiPlot’s built in webserver与 hiplot-mlflow，可以用自定义的experiment fetcher启动它 此包实施：
hiplot hiplot_mlflow.fetch_by_uri
然后可以使用mlflow://模式访问中的MLflow实验 按实验或名称命名的HiPlot，例如：
mlflow://name/experiment-name mlflow://id/0
您还可以添加tags=yes作为查询字符串参数，以便在中包含标记 输出，例如：
mlflow://name/experiment-name?tags=yes
您也可以使用multiple experiments 正在加载语法。字典格式（定义您自己的标签）：
multi://{
"first-experiment": "mlflow://id/1",
"another-experiment": "mlflow://name/another-experiment?tags=yes"
}
或列表格式：
multi://[
"mlflow://id/1",
"mlflow://name/another-experiment?tags=yes"
]
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