MLflow Tracing は GenAI アプリの実行フローをキャプチャし、ユーザー入力から最終的な出力までのすべてのステップを可視化します。 プロンプト、モデル呼び出し、ツールの使用状況、待機時間、トークン数など、アプリケーション内で何が起こるかを正確に確認します。
このクイック スタートでは、デバッグと最適化のために詳細なトレースを自動的にキャプチャしながら、質問に答えるシンプルな GenAI アプリを構築します。
推奨される開発環境に基づいて、クイック スタート ガイドを選択します。
- IDE またはノートブックでローカルに - IDE (VS Code、PyCharm、Cursor など) やローカルでホストされているノートブック環境 (Jupyter など) などのローカル開発環境を使用する
- Databricks でホストされるノートブック - ホストされている Databricks Notebook を使用する
次のステップ
これらの推奨されるアクションとチュートリアルを使用して、体験を続けます。
- アプリの品質を評価 する - トレースされたアプリケーションを体系的にテストして改善する
- 人間のフィードバックを収集 する - 開発者の注釈を追加し、専門家の分析情報を収集する
- 高度なトレース手法 - 自動トレース パターンと手動トレース パターンについて学習する
リファレンス ガイド
このガイドで説明されている概念と機能の詳細なドキュメントを確認します。
- トレースの概念 - MLflow トレースの基礎を理解する
- トレース データ モデル - トレース、スパン、属性について説明します
- クエリ トレース - プログラムでトレース データにアクセスする方法を調べる