MLFlow sklearn autologging 在 colab 中打印了太多信息消息
MLFlow sklearn autologging prints too many info messages in colab
我正在尝试 mlflow sklearn 自动记录，在 colab 中，mlflow 会打印很多信息消息，有时它会使浏览器崩溃。附上信息日志图片
代码在 this colab file
我不确定这里缺少什么，但相同的代码可以正常工作，而无需在我的本地计算机上生成这些信息日志。
这是 MLFlow 包的一个已知问题，已在其中提出了修补程序。
看这里：https://github.com/mlflow/mlflow/pull/3978
故障描述
在 MLflow 1.13.0 和 1.13.1 中，当修补的 ML 训练函数开始在预先存在的 MLflow 运行.
中执行时，会发出以下 Python 事件日志消息
不幸的是，对于 child 调用其他补丁 ML 训练例程的补丁 ML 训练例程（例如，sklearn 随机森林在 sklearn DecisionTree 实例集合上调用 fit() ），打印此事件日志每次调用 child 时输出到标准输出。
这会产生数百个对用户没有价值的冗余事件日志记录调用。
我正在尝试 mlflow sklearn 自动记录，在 colab 中，mlflow 会打印很多信息消息，有时它会使浏览器崩溃。附上信息日志图片
代码在 this colab file
我不确定这里缺少什么，但相同的代码可以正常工作，而无需在我的本地计算机上生成这些信息日志。
这是 MLFlow 包的一个已知问题，已在其中提出了修补程序。
看这里：https://github.com/mlflow/mlflow/pull/3978
故障描述
在 MLflow 1.13.0 和 1.13.1 中，当修补的 ML 训练函数开始在预先存在的 MLflow 运行.
中执行时，会发出以下 Python 事件日志消息不幸的是，对于 child 调用其他补丁 ML 训练例程的补丁 ML 训练例程（例如，sklearn 随机森林在 sklearn DecisionTree 实例集合上调用 fit() ），打印此事件日志每次调用 child 时输出到标准输出。
这会产生数百个对用户没有价值的冗余事件日志记录调用。