Bug: `exclude_*` credentials in DefaultAzureCredential in azureml-mlflow
Personne n'a encore pris cette issue.
Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 35/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- azure, machine-learning, python
- Domaine
- authentication, machine-learning
Piste de recherche
Commencez par localiser où le plugin azureml-mlflow construit son DefaultAzureCredential, puis examinez les options exclude_* disponibles. Confirmez comment les appelants pourraient fournir ces options et ajoutez une couverture montrant que managed identity peut être exclue ; le travail est considéré comme terminé lorsque le plugin expose les contrôles d’identification demandés sans modifier le comportement existant.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Apologies if this is posted in the wrong place, I'm happy to re-post if you can point me in the right direction - it's regarding azureml-mlflow.
The azureml-mlflow plugin currently uses a blank DefaultAzureCredential() call to generate credentials to track ML Flow runs. The DefaultAzureCredential() actually accepts a number of exclude_* arguments to avoid trying to use certain types of credentials.
Not being able to pass those exclude_* arguments to the azureml-mlflow plugin means that in some situations (experienced whilst on a customer-granted Azure hosted VM) it will try to use the machine's managed identity even when we explicitly do not want to.
Are there any plans to make those options available to us using azureml-mlflow?
- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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