はじめに

モチベ

MLflowサーバーをラズパイ上に構築して，複数のPCの実験結果を1か所にまとめて管理したい．

構成

機械学習の実験環境: Ubuntu24.04 on WSL2
MLflow サーバー： RaspberryPi 4 (RAM 4GB)

version情報

python=3.9.13
mlflow=2.14.3
PostgreSQL=15.7

Raspberry Pi（MLflowサーバー）のsetup

1. ローカルIPアドレスの確認

まずは，ローカルIPアドレスを確認します．

 $ ip a
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN group default qlen 1000
    link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
    inet 127.0.0.1/8 scope host lo
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet6 ::1/128 scope host noprefixroute
       valid_lft forever preferred_lft forever
2: eth0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc mq state UP group default qlen 1000
    link/ether d8:3a:dd:78:0d:f4 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 192.168.1.18/24 brd 192.168.1.255 scope global eth0
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet6 240d:1a:cbd:f00:da3a:ddff:fe78:df4/64 scope global dynamic mngtmpaddr
       valid_lft 86132sec preferred_lft 86132sec
    inet6 fe80::da3a:ddff:fe78:df4/64 scope link
       valid_lft forever preferred_lft forever
3: wlan0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc pfifo_fast state UP group default qlen 1000
    link/ether d8:3a:dd:78:0d:f6 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 192.168.1.20/24 brd 192.168.1.255 scope global dynamic noprefixroute wlan0
       valid_lft 71853sec preferred_lft 71853sec
    inet6 240d:1a:cbd:f00:fa80:3bd7:e1f4:ab82/64 scope global dynamic noprefixroute
       valid_lft 86133sec preferred_lft 86133sec
    inet6 fe80::f4f9:cad8:4c71:4f8f/64 scope link noprefixroute
       valid_lft forever preferred_lft forever

私の場合は192.168.1.18でした．

2. ローカルIPアドレスの固定

これは面倒な人はスキップして構いません．
sudo vim /etc/network/interfaces
して以下を追記してください．
覚えやすくするため，私はローカルIPを192.168.1.100に固定することにしました．

auto ethO

iface eth0 inet static
address 192.168.1.100 
network 192.168.1.1
netmask 255.255.255.0
broadcast 192.168.1.255
gateway 192.168.1.1
dns—nameservers 192.168.1.1

3. PostgreSQLのsetup

まずはPostgreSQLのインストールと起動を行います．

sudo apt install postgresql postgresql-contrib -y
sudo systemctl start postgresql
sudo systemctl enable postgresql

続いてPostgreSQLの設定を変更します．

sudo vim /etc/postgresql/15/main/postgresql.conf で，listen_addresses = "*"と書き換えてください．
sudo vim /etc/postgresql/15/main/pg_hba.conf で，ファイルの最後にhost all all 0.0.0.0/0 md5と追記してください．
設定を反映させるためPostgreSQLの再起動をします．

sudo systemctl restart postgresql

4. PostgreSQLにユーザとDBを作成

権威ユーザのpostgresでPostgreSQLにアクセスします．

sudo -u postgres psql

以下の設定で作成します．
DB名，ユーザ，パスワードは任意に変更してください．

DB名: mlflow_db
ユーザ: mlflow_user
パスワード: passML

-- データベースの作成
CREATE DATABASE mlflow_db;

-- ユーザーの作成
CREATE USER mlflow_user WITH PASSWORD 'passML';

-- ユーザーにデータベースへの権限を付与
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mlflow_db TO mlflow_user;
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO mlflow_user;
GRANT CREATE ON SCHEMA public TO mlflow_user;
GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO mlflow_user;
GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL SEQUENCES IN SCHEMA public TO mlflow_user;
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mlflow_db TO mlflow_user;
ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT ALL ON TABLES TO mlflow_user;
ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT ALL ON SEQUENCES TO mlflow_user;

5. MLflowのsetup

以下のライブラリをインストールする．

pip install mlflow psycopg2-binary

以下コマンドを実行してMLflowサーバーを起動させる．

mlflow server \
  --backend-store-uri postgresql://mlflow_user:passML@192.168.1.100:5432/mlflow_db \
  --host 192.168.1.100 \
  --port 5000

6. ファイアウォールの設定

外部から接続するためにポートを開放する．
PostgreSQL用の5432ポートと，MLflow用の5000ポートです．

sudo ufw enable
sudo ufw allow 5432
sudo ufw allow 5000
sudo ufw reload

※ Raspberry Piにsshで接続している人は22も開けておきましょう．

実験用PCでのMLflowサーバーの動作確認

以下のようなpythonスクリプトでMLflowの動作を確認してください．

import mlflow

mlflow.set_tracking_uri("http://192.168.1.100:5000")

with mlflow.start_run():
    mlflow.log_param("param1", 5)
    mlflow.log_metric("metric1", 0.85)

その後，ブラウザでhttp://192.168.1.100:5000にアクセスできれば完了です．