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# Integrieren von MLflow in Ihre Umgebung
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Auf der folgenden Seite wird beschrieben, wie Sie mit dem MLflow SDK und dem AWS MLflow Plugin in Ihrer Entwicklungsumgebung beginnen können. Dabei kann es sich um lokale IDEs oder eine Jupyter-Notebook-Umgebung in Studio oder Studio Classic handeln.

Amazon SageMaker AI verwendet ein MLFlow-Plugin, um das Verhalten des MLflow Python-Clients anzupassen und Tools zu integrieren AWS . [Das AWS MLflow-Plugin authentifiziert API-Aufrufe, die mit MLflow unter Verwendung von Signature Version 4 getätigt wurden.AWS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/sig-v4-authenticating-requests.html) Mit dem AWS MLflow-Plugin können Sie über den Tracking-Server ARN eine Verbindung zu Ihrem MLFlow-Tracking-Server herstellen. Weitere Informationen zu Plugins finden Sie unter [AWS -MLflow-Plugin](https://pypi.org/project/sagemaker-mlflow/) und [MLflow-Plugins](https://mlflow.org/docs/latest/plugins.html).

**Wichtig**  
Ihre Benutzer-IAM-Berechtigungen in Ihrer Entwicklungsumgebung müssen Zugriff auf alle relevanten MLflow-API-Aktionen haben, um die bereitgestellten Beispiele erfolgreich ausführen zu können. Weitere Informationen finden Sie unter [Einrichten von IAM-Berechtigungen für MLflow](mlflow-create-tracking-server-iam.md).

Weitere Informationen dazu, wie Sie das MLflow SDK verwenden können, finden Sie in der MLflow-Dokumentation unter [Python API](https://mlflow.org/docs/2.13.2/python_api/index.html).

## Installieren Sie MLflow und die AWS MLFlow-Plugin
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Installieren Sie in Ihrer Entwicklungsumgebung sowohl MLflow als auch das AWS MLflow-Plugin.

```
pip install sagemaker-mlflow
```

Um die Kompatibilität zwischen Ihrem MLflow-Client und dem Tracking-Server sicherzustellen, verwenden Sie je nach Version Ihres Tracking-Servers die entsprechende MLflow-Version:
+ Verwenden Sie `mlflow==2.13.2` für den Tracking-Server 2.13.x.
+ Verwenden Sie `mlflow==2.16.2` für den Tracking-Server 2.16.x.
+ Verwenden Sie `mlflow==3.0.0` für den Tracking-Server 3.0.x.

Welche Versionen von MLflow für die Verwendung mit SageMaker KI verfügbar sind, finden Sie unter. [Tracking-Server-Versionen](mlflow.md#mlflow-create-tracking-server-versions)

## Verbindungsherstellung zu Ihrem MLflow-Tracking-Server
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Verwenden Sie `[mlflow.set\_tracking\_uri](https://mlflow.org/docs/2.13.2/python_api/mlflow.html#mlflow.set_tracking_uri)`, um von Ihrer Entwicklungsumgebung aus über den ARN eine Verbindung zu Ihrem Tracking-Server herzustellen:

```
import mlflow

arn = {{"YOUR-TRACKING-SERVER-ARN"}}

mlflow.set_tracking_uri({{arn}})
```