python - MLflowClient を使用したネストされた実行

Question

ではmlflow、UI で折りたたみ可能な fluent プロジェクト API を使用して、ネストされた実行を実行できます。たとえば、次のコードを使用します ( UI サポートについては、こちらを参照してください)。

with mlflow.start_run(nested=True):
  mlflow.log_param("mse", 0.10)
  mlflow.log_param("lr", 0.05)
  mlflow.log_param("batch_size", 512)
  with mlflow.start_run(nested=True):
    mlflow.log_param("max_runs", 32)
    mlflow.log_param("epochs", 20)
    mlflow.log_metric("acc", 98)
    mlflow.log_metric("rmse", 98)
  mlflow.end_run()

データベース接続の問題により、アプリケーション全体で単一の mlflow クライアントを使用したいと考えています。

経由で作成された実行を使用して、ハイパーパラメータの最適化などのために実行をスタックするにはどうすればよいMlflowClient().create_run()ですか?