Запустить

docker-compose up -d

Запуск диагностики

python diagnostic.py

Или напрямую с переменными окружения

MLFLOW_TRACKING_URI="http://localhost:5000"
MLFLOW_S3_ENDPOINT_URL="http://localhost:9000"
AWS_ACCESS_KEY_ID="minioadmin"
AWS_SECRET_ACCESS_KEY="minioadmin"
python diagnostic.py

🌐 Serving модели

MLFLOW_TRACKING_URI="http://localhost:5000" \
MLFLOW_S3_ENDPOINT_URL="http://localhost:9000" \
AWS_ACCESS_KEY_ID="minioadmin" \
AWS_SECRET_ACCESS_KEY="minioadmin" \
uv run mlflow models serve \
  -m "runs:/<RUN_ID>/model" \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8001

Логи MLflow

docker-compose logs mlflow

Логи PostgreSQL

docker-compose logs postgres

Логи MinIO

docker-compose logs minio

Все логи

docker-compose logs -f

Остановить и очистить все контейнеры, volume

docker-compose down -v