MLflow实验权限(AWS|Azure)在MLflow跟踪正在执行构件,使您能够轻松地控制访问您的数据,模型,和其他文件。

无效的山异常

问题

当试图访问一个MLflow运行工件使用砖文件系统(DBFS)命令,如dbutils.fs你会获得如下错误:

com.databricks.backend.daemon.data.common.InvalidMountException:错误在使用路径/砖/ mlflow-tracking / < experiment-id > / <运行id > /工件为解决路径& # 39;/ < experiment-id > / <运行id > /工件# 39;在山& # 39;/砖/ mlflow-tracking& # 39;。

导致

MLflow实验的扩展权限工件,DBFS访问api存储在运行工件dbfs: /砖/ mlflow-tracking /不再支持。

解决方案

升级到MLflow 1.9.1以上下载客户端版本,存储在列表,或者上传工件dbfs: /砖/ mlflow-tracking /。

% sh mlflow pip安装,升级

FileNotFoundError

问题

当试图访问一个MLflow工件使用运行% sh/os.listdir ()你会获得如下错误:

FileNotFoundError (Errno 2):没有这样的文件或目录:/砖/ mlflow-tracking /”

导致

MLflow实验的扩展权限工件,工件存储在运行dbfs: /砖/ mlflow-tracking /只能使用MLflow访问客户端版本1.9.1或以上。

解决方案

升级到MLflow 1.9.1以上下载客户端版本,存储在列表,或者上传工件dbfs: /砖/ mlflow-tracking /。

% sh mlflow pip安装,升级