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Bug: `exclude_*` credentials in DefaultAzureCredential in azureml-mlflow

Aperta
#1,948 1 commento 1 reazione 0 assegnatari Vedi su GitHub

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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
azure, machine-learning, python
Ambito
authentication, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia individuando dove il plugin azureml-mlflow costruisce il suo DefaultAzureCredential, quindi esamina le opzioni exclude_* disponibili. Verifica come i chiamanti potrebbero fornire tali opzioni e aggiungi una copertura che dimostri che managed identity può essere esclusa; il lavoro è completato quando il plugin espone i controlli delle credenziali richiesti senza compromettere il comportamento esistente.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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?

Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
4.4k
Fork
2.6k
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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