MLflow APIMLflow API

Azure Databricks には、 mlflow REST APIをホストするmlflow追跡サーバーのマネージバージョンが用意されています。Azure Databricks provides a managed version of the MLflow tracking server, which hosts the MLflow REST API. https://<databricks-instance>/api/2.0/mlflow/<api-endpoint>フォームの Url を使用して MLflow REST API を呼び出すことができます。 <databricks-instance> は Azure Databricks デプロイの <region>.azuredatabricks.net ドメイン名に置き換えてください。You can invoke the MLflow REST API using URLs of the form https://<databricks-instance>/api/2.0/mlflow/<api-endpoint>, replacing <databricks-instance> with the <region>.azuredatabricks.net domain name of your Azure Databricks deployment.

MLflow Api は、その機能と最大のスループットに基づいて、4つのグループに制限されています。The MLflow APIs are rate limited as four groups, based on their function and maximum throughput. 次に示すのは、API グループと qps のそれぞれの制限 (1 秒あたりのクエリ数) の一覧です。The following is the list of API groups and their respective limits in qps (queries per second):

  • 低スループットの実験管理 (リスト、更新、削除、復元): 7 qpsLow throughput experiment management (list, update, delete, restore): 7 qps
  • 検索の実行: 7 qpsSearch runs: 7 qps
  • ログバッチ:47 qpsLog batch: 47 qps
  • その他すべての Api: 127 qpsAll other APIs: 127 qps

レート制限に達した場合、後続の API 呼び出しはステータスコード429を返します。If the rate limit is reached, subsequent API calls will return status code 429. すべての mlflow クライアント (UI を含む) は、指数バックオフで自動的に429を再試行します。All MLflow clients (including the UI) automatically retry 429s with an exponential backoff.