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Ajouter ou réparer le tracing MLflow d'une application v1.0.0

Utilisez cette ressource pour ajouter ou réparer le tracing MLflow dans une application Python ou TypeScript

Nouveau

  • 517 téléchargements
  • 125 mentions J'aime
  • 133 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install mlflow-tracing-instrumentation

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent vérifie le point d'entrée, le framework et la destination des traces, active l'autologging du framework, ajoute les spans personnalisés, puis lance une requête pour contrôler que la trace est bien enregistrée. Il préserve les destinations existantes et couvre le tracing nécessaire à l'évaluation.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Ajouter ou réparer le tracing MLflow d'une application »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
Apache-2.0

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : vérification de la destination, activation du tracing et exécution d'une requête
  • references/ : guides Python, TypeScript, Databricks, tracing distribué et production

Pour qui

  • Votre application LangChain n'envoie aucune trace
  • Vous voulez tracer une étape métier personnalisée

Pas pour qui

    Étiquettes

    • mlflow
    • tracing
    • instrumentation
    • autologging
    • python

    À propos

    Vous dites

    « Instrumente mon application Python qui appelle OpenAI pour que chaque requête produise une trace MLflow. »

    Carte de la skill « Ajouter ou réparer le tracing MLflow d'une application »

    Skill publiée par mlflow sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de ajouter ou réparer le tracing MLflow dans une application Python ou TypeScript
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE11,3 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/advanced-patterns.md4,2 Ko
    • references/databricks.md6,6 Ko
    • references/distributed-tracing.md1,9 Ko
    • references/feedback-collection.md2 Ko
    • references/production.md1,8 Ko
    • references/python.md3,8 Ko
    • references/root-span-previews.md1,5 Ko
    • references/typescript.md3,3 Ko
    • SKILL.md5,6 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    mlflow
    Source
    github.com/mlflow/skills/tree/6a505d8f30b7fbf93533cdf4e7d88fc30d66ba8b/mlflow-trace-instrumentation
    Licence
    Apache-2.0

    Notice

    « mlflow-trace-instrumentation » (mlflow, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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