AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/Получение трассировок MLflow

Получение трассировок MLflow

Retrieves MLflow traces using CLI or Python API. Use when the user asks to get a trace by ID, find traces, filter traces by status/tags/metadata/execution time, query traces, or debug failed traces. Triggers on

mlflow official Данные

Что делает навык

Навык позволяет получать детали конкретных MLflow-трасс по ID или выполнять поиск трасс по эксперименту, фильтруя их по статусу, тегам, метаданным, времени выполнения и другим параметрам. Он решает задачи отладки неудачных трасс, анализа последовательности событий в сессиях и выявления медленных запросов.

Когда применять

  • Получение полной информации о конкретной трассе по её ID.
  • Поиск всех трасс, связанных с определённой сессией или пользователем для отладки.
  • Фильтрация трасс по статусу (например, только ERROR) или времени выполнения.
  • Поиск трасс по тегам, метаданным или результатам оценки (assessments/feedback).
  • Получение детализированных данных со спанами в формате JSON.

Как работает

  1. Проверить доступные флаги команды через mlflow traces search --help.
  2. Выбрать подход: использовать mlflow traces get для одной трассы по ID или mlflow traces search для поиска по критериям.
  3. Сформировать строку фильтрации (filter-string) с использованием синтаксиса MLflow (например, trace.status, metadata, tags).
  4. Выполнить команду с указанием experiment-id, run-id или других параметров фильтрации.
  5. При необходимости использовать пагинацию (--max-results, --page-token) или формат вывода (--output json, --include-spans).
  6. Проанализировать возвращённые данные TraceInfo и Spans.

Примеры запросов агенту

Получи детальную информацию о трассе с ID tr-69f72a3772570019f2f91b75b8b5ded9.
Найди все неудачные трассы (ERROR) в эксперименте 1, принадлежащие сессии session_abc123.
Выведи в формате JSON трассы из эксперимента 1, которые длились дольше 1 секунды, включая детали спанов.

Что понадобится

  • Установленный MLflow CLI с поддержкой команд traces.
  • Доступ к MLflow-эксперименту (необходим experiment-id или run-id).

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 05.10.2026.

Как подключить

1Скачать навык
# возьмите папку навыка «retrieving-mlflow-traces» из репозитория: # https://github.com/mlflow/skills
2Положить папку с SKILL.md к навыкам ассистента
# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills: cp -r retrieving-mlflow-traces/ ~/.claude/skills/retrieving-mlflow-traces/

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.