如何安全关闭 mlflow ui？答案

【问题标题】：How to safely shutdown mlflow ui?如何安全关闭 mlflow ui？
【发布时间】：2020-06-17 05:55:54
【问题描述】：

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 杀死我在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：
1.什么是正确的关机方式mlflow ui
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

【问题讨论】：

标签： python r machine-learning mlflow

【解决方案1】：

我最近在远程服务器调用mlflow ui时也遇到了类似的问题。用于退出的命令行中的Ctrl + C 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，您也可以使用ps -A | grep gunicorn先查找进程，然后手动使用kill [PID]。类似的问题似乎已经在here 讨论过一次。

【讨论】：

【解决方案2】：

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.

【讨论】：

感谢您的回复，对我迟到的回复感到抱歉。这有效 - 并且可能是比 pkill 选项更好的解决方法。但是旧进程仍在运行...

【解决方案3】：

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，您想防止混淆；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

【讨论】：

【解决方案4】：

快速解决方案：

直接杀死进程

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）。

【讨论】：