Erreurs lors de l’accès aux artefacts MLflow sans utiliser le client MLflowErrors when accessing MLflow artifacts without using the MLflow client

Les autorisations d’expérimentation MLflow sont désormais appliquées aux artefacts dans le suivi MLflow, ce qui vous permet de contrôler facilement l’accès à vos jeux de données, modèles et autres fichiers.MLflow experiment permissions are now enforced on artifacts in MLflow Tracking, enabling you to easily control access to your datasets, models, and other files.

Exception de montage non valideInvalid mount exception

ProblèmeProblem

Lorsque vous tentez d’accéder à un artefact d’exécution MLflow à l’aide de commandes du système de fichiers Databricks (DBFS), par exemple dbutils.fs , vous recevez l’erreur suivante :When trying to access an MLflow run artifact using Databricks File System (DBFS) commands, such as dbutils.fs, you get the following error:

com.databricks.backend.daemon.data.common.InvalidMountException: Error while using path /databricks/mlflow-tracking/<experiment-id>/<run-id>/artifacts for resolving path &#39;/<experiment-id>/<run-id>/artifacts&#39; within mount at &#39;/databricks/mlflow-tracking&#39;.

CauseCause

Avec l’extension des autorisations d’expérience MLflow aux artefacts, les API d’accès DBFS pour les artefacts d’exécution stockés dans dbfs:/databricks/mlflow-tracking/ ne sont plus prises en charge.With the extension of MLflow experiment permissions to artifacts, DBFS access APIs for run artifacts stored in dbfs:/databricks/mlflow-tracking/ are no longer supported.

SolutionSolution

Effectuez une mise à niveau vers la version 1.9.1 ou ultérieure du client MLflow pour télécharger, répertorier ou télécharger des artefacts stockés dans dbfs:/databricks/mlflow-tracking/ .Upgrade to MLflow client version 1.9.1 or above to download, list, or upload artifacts stored in dbfs:/databricks/mlflow-tracking/.

%sh
pip install --upgrade mlflow

FileNotFoundErrorFileNotFoundError

ProblèmeProblem

Lorsque vous tentez d’accéder à un artefact d’exécution MLflow à l’aide de %sh / os.listdir() , vous recevez l’erreur suivante :When trying to access an MLflow run artifact using %sh/os.listdir(), you get the following error:

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/databricks/mlflow-tracking/'

CauseCause

Avec l’extension des autorisations MLflow pour les artefacts, l’exécution d’artefacts stockés dans dbfs:/databricks/mlflow-tracking/ est uniquement accessible à l’aide de MLflow client version 1.9.1 ou ultérieure.With the extension of MLflow experiment permissions to artifacts, run artifacts stored in dbfs:/databricks/mlflow-tracking/ can only be accessed using MLflow client version 1.9.1 or above.

SolutionSolution

Effectuez une mise à niveau vers la version 1.9.1 ou ultérieure du client MLflow pour télécharger, répertorier ou télécharger des artefacts stockés dans dbfs:/databricks/mlflow-tracking/ .Upgrade to MLflow client version 1.9.1 or above to download, list, or upload artifacts stored in dbfs:/databricks/mlflow-tracking/.

%sh
pip install --upgrade mlflow