Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Artificact upload for remote instances

Đang mở
#45 2 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
julia
Lĩnh vực
api, machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu tại src/loggers.jl, quanh các dòng 69-72, và kiểm tra logartifact cùng getrun để hiểu artifact_uri hiện đang được xử lý như thế nào. Trao đổi với các maintainer để quyết định cách phân biệt việc truy cập artifact cục bộ và từ xa, sau đó xác minh implementation đã chọn với một instance MLflow cục bộ và các endpoint GitLab; được xem là hoàn thành khi việc upload artifact từ xa hoạt động mà không làm hỏng quyền truy cập cục bộ.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

enhancement

As per https://github.com/JuliaAI/MLFlowClient.jl/blob/a31b41a91dc32107fa7dcd6ad5a581c116a4ff9c/src/loggers.jl#L69-72 we currently can't upload artifacts to remote servers

    Assumes that artifact_uri is mapped to a local directory.
    At the moment, this only works if both MLFlow and the client are running on the same host or they map a directory that leads to the same location over NFS, for example.

Some (untested) code along the lines of:

function logartifact(mlf::GitLabMLFlow, run_id::AbstractString, basefilename::AbstractString, data)
    mlflowrun = getrun(mlf, run_id)
    artifact_uri = mlflowrun.info.artifact_uri
    filepath = joinpath(artifact_uri, basefilename)
    try
        HTTP.post(url, push!(copy(mlf.headers), "Content-Type" => "multipart/form-data" ),
            HTTP.Form(Dict(:file => data)))
    catch e
        error("Unable to upload $(filepath): $e")
    end
    filepath
end

Would probably work for this purpose and not introduce new dependencies.
The question remains how to differentiate between local and remote file access, as they happen through different interfaces (the headers are irrelevant for file access for example).

I see three options to approach this and would be interested in making a pull request implementing one of these and testing them against a local mlflow instance and the gitlab end points to confirm they are working (for me).

  1. Use a different subtype of AbstractMLFlow to denote remote instances. (Probably not preferred)
  2. Keep using a String and just have an if checking for prefixes of "https://" and use HTTP then.
  3. Switch to using URIs and use file:// to denote file access and check the prefix in an if statement.

This is simply a question of taste i would leave to (some of) the maintainers.

Ngôn ngữ chính
Julia
Star
59
Fork
17
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Mở trong Codespaces

Khởi chạy dev container của dự án ngay trên trình duyệt, bằng tài khoản GitHub của bạn.

  • Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
  • Không có mẫu pull request
  • Không có hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của JuliaAI/MLFlowClient.jl

Tất cả issue của JuliaAI/MLFlowClient.jl

Issue tương tự

Thêm issue về Julia

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.