MLflow實驗權限(AWS|Azure)在MLflow跟蹤正在執行構件,使您能夠輕鬆地控製訪問您的數據,模型,和其他文件。

無效的山異常

問題

當試圖訪問一個MLflow運行工件使用磚文件係統(DBFS)命令,如dbutils.fs你會獲得如下錯誤:

com.databricks.backend.daemon.data.common.InvalidMountException:錯誤在使用路徑/磚/ mlflow-tracking / < experiment-id > / <運行id > /工件為解決路徑& # 39;/ < experiment-id > / <運行id > /工件# 39;在山& # 39;/磚/ mlflow-tracking& # 39;。

導致

MLflow實驗的擴展權限工件,DBFS訪問api存儲在運行工件dbfs: /磚/ mlflow-tracking /不再支持。

解決方案

升級到MLflow 1.9.1以上下載客戶端版本,存儲在列表,或者上傳工件dbfs: /磚/ mlflow-tracking /。

% sh mlflow pip安裝,升級

FileNotFoundError

問題

當試圖訪問一個MLflow工件使用運行% sh/os.listdir ()你會獲得如下錯誤:

FileNotFoundError (Errno 2):沒有這樣的文件或目錄:/磚/ mlflow-tracking /”

導致

MLflow實驗的擴展權限工件,工件存儲在運行dbfs: /磚/ mlflow-tracking /隻能使用MLflow訪問客戶端版本1.9.1或以上。

解決方案

升級到MLflow 1.9.1以上下載客戶端版本,存儲在列表,或者上傳工件dbfs: /磚/ mlflow-tracking /。

% sh mlflow pip安裝,升級