如何安全关闭 mlflow ui？

Question

在远程服务器上运行mlflow ui后，我无法再次重新打开mlflow ui 。
一种解决方法是使用pkill -u MyUserName杀死服务器中的所有进程。
否则我会收到以下错误：

[INFO] Starting gunicorn 20.0.4  
[ERROR] Connection in use: ('127.0.0.1', 5000)
[ERROR] Retrying in 1 second.  
...
Running the mlflow server failed. Please see ther logs above for details.

我理解错误但我不明白：
1.关闭mlflow ui的正确方法是什么
2.如何识别mlflow ui进程以便只杀死该进程而不使用pkill

目前我关闭浏览器或使用 ctrl+C

Answer 1

我最近在远程服务器中调用mlflow ui时也遇到了类似的问题。 命令行中的Ctrl + C退出通常有效。 但是，如果没有，使用pkill -f gunicorn可以解决我的问题。 注意，你也可以使用ps -A | grep gunicorn ps -A | grep gunicorn首先找到进程并手动kill [PID] 。 类似的问题似乎已经在这里讨论过一次。

Answer 2

如果您无法连接到已经在运行的 mlflow，您可以运行以下命令来终止 UI 以生成另一个：

lsof -i :5000

此外，使用 MLFlow，您可以使用-port分配一个端口号，如果您需要启动多个 UI，您希望防止混淆； 例如，一个用于跟踪，一个用于服务等。默认情况下，服务器在端口 5000 上运行。如果该端口已被使用，请使用–port选项指定不同的端口：

mlflow models serve -m runs:/<RUN_ID>/model --port 1234

2022 年 6 月更新：您可以在此处将--port标志添加到此 cmd 以正确设置 MLFlow： 如何开始使用 MLflow SQL 存储而不是文件系统存储？

Answer 3

快速解决方案：

简单地杀死进程

fuser -k 5000/tcp

命令语法

fuser -k <port>/tcp

奖励： fuser 5000/tcp 将打印绑定在该端口上的进程的 PID。

注意：仅适用于 Linux。 更普遍的是使用 lsof -i4 （或 6 用于 IPv6）。

Answer 4

我在mlflow ui命令上遇到错误。

错误是

[2022-04-19 10:48:02 -0400] [89933] [INFO] Starting gunicorn 20.1.0
[2022-04-19 10:48:02 -0400] [89933] [ERROR] Connection in use: ('127.0.0.1', 5000)
[2022-04-19 10:48:02 -0400] [89933] [ERROR] Retrying in 1 second.
[2022-04-19 10:48:03 -0400] [89933] [ERROR] Connection in use: ('127.0.0.1', 5000)
[2022-04-19 10:48:03 -0400] [89933] [ERROR] Retrying in 1 second.
[2022-04-19 10:48:04 -0400] [89933] [ERROR] Connection in use: ('127.0.0.1', 5000)
[2022-04-19 10:48:04 -0400] [89933] [ERROR] Retrying in 1 second.
[2022-04-19 10:48:05 -0400] [89933] [ERROR] Connection in use: ('127.0.0.1', 5000)
[2022-04-19 10:48:05 -0400] [89933] [ERROR] Retrying in 1 second.
[2022-04-19 10:48:06 -0400] [89933] [ERROR] Connection in use: ('127.0.0.1', 5000)
[2022-04-19 10:48:06 -0400] [89933] [ERROR] Retrying in 1 second.
[2022-04-19 10:48:07 -0400] [89933] [ERROR] Can't connect to ('127.0.0.1', 5000)

对我有用的解决方案：

第 1 步：获取进程 ID

ps -A | grep gunicorn

20734 ?? 0:39.17 /usr/local/Cellar/python@3.9/3.9.10/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/Resources/Python.app/Contents/MacOS/Python /Users/XXX/env/bin/gunicorn - b 127.0.0.1:5000 -w 1 mlflow.server:app

第 2 步：从最后一个输出中获取PID ，并使用该 PID 终止正在使用该端口的进程

kill 20734

Answer 5

默认情况下，mlflow UI 绑定到端口 5000，因此后续调用将导致端口繁忙错误。

您可以启动多个 MLflow ui 并提供不同的端口号：

Usage: mlflow ui [OPTIONS]

  Launch the MLflow tracking UI for local viewing of run results. To launch
  a production server, use the "mlflow server" command instead.

  The UI will be visible at http://localhost:5000 by default, and only
  accept connections from the local machine. To let the UI server accept
  connections from other machines, you will need to pass ``--host 0.0.0.0``
  to listen on all network interfaces (or a specific interface address).

Options:
  --backend-store-uri PATH     URI to which to persist experiment and run
                               data. Acceptable URIs are SQLAlchemy-compatible
                               database connection strings (e.g.
                               'sqlite:///path/to/file.db') or local
                               filesystem URIs (e.g.
                               'file:///absolute/path/to/directory'). By
                               default, data will be logged to the ./mlruns
                               directory.
  --default-artifact-root URI  Path to local directory to store artifacts, for
                               new experiments. Note that this flag does not
                               impact already-created experiments. Default:
                               ./mlruns
  -p, --port INTEGER           The port to listen on (default: 5000).
  -h, --host HOST              The network address to listen on (default:
                               127.0.0.1). Use 0.0.0.0 to bind to all
                               addresses if you want to access the tracking
                               server from other machines.
  --help                       Show this message and exit.```

Try it and see what happens.