MLflow實驗權限(AWS|Azure)現在在MLflow Tracking中的工件上強製執行，使您能夠輕鬆控製對數據集、模型和其他文件的訪問。

無效掛載異常

問題

當嚐試使用Databricks文件係統(DBFS)命令訪問MLflow運行工件時，例如dbutils.fs，你會得到以下錯誤:

com.databricks.backend.daemon.data.common.InvalidMountException: Error while using path /databricks/mlflow-tracking/< experimental -id>//artifacts for resolving path '/< experimental -id>//artifacts'在裝載在'/databricks/mlflow-tracking'

導致

隨著MLflow實驗權限對工件的擴展，DBFS訪問存儲在中的運行工件的apidbfs: /磚/ mlflow-tracking /不再支持。

解決方案

升級到MLflow客戶端1.9.1或更高版本，以下載、列出或上傳存儲在dbfs: /磚/ mlflow-tracking /．

%sh PIP install——升級mlflow

FileNotFoundError

問題

嚐試訪問MLflow運行工件時使用% sh/os.listdir ()，你會得到以下錯誤:

FileNotFoundError: [Errno 2]沒有這樣的文件或目錄:'/databricks/mlflow-tracking/'

導致

將MLflow實驗權限擴展到工件，運行存儲在dbfs: /磚/ mlflow-tracking /隻能使用MLflow客戶端1.9.1或以上版本訪問。

解決方案

升級到MLflow客戶端1.9.1或更高版本，以下載、列出或上傳存儲在dbfs: /磚/ mlflow-tracking /．

%sh PIP install——升級mlflow