MLflow istemcisini kullanmadan MLflow yapıtlarına erişilirken oluşan hatalar

Mlflow deneme izinleri artık Mlflow izlemede yapıtlar üzerinde zorlandığından, veri kümelerinde, modellerinize ve diğer dosyalarınıza erişimi kolayca denetlemenize olanak tanır.

Geçersiz bağlama özel durumu

Sorun

Gibi Databricks dosya sistemi (DBFS) komutlarını kullanarak bir MLflow çalıştırma yapıına erişmeye çalışırken dbutils.fs aşağıdaki hatayı alırsınız:

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;.

Nedeni

Yapıtlar için MLflow denemeler izinlerinin Uzantısı ile, içinde depolanan çalışma yapıtları için DBFS erişim API 'Leri dbfs:/databricks/mlflow-tracking/ artık desteklenmemektedir.

Çözüm

İçinde depolanan yapıtları indirmek, listelemek veya karşıya yüklemek için MLflow istemci sürümü 1.9.1 veya üstüne yükseltin dbfs:/databricks/mlflow-tracking/ .

%sh
pip install --upgrade mlflow

Filenotfounm.

Sorun

Kullanarak bir mlflow çalışma yapıtı erişmeye çalışırken %sh / os.listdir() şu hatayı alırsınız:

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

Nedeni

Yapıtlar için MLflow denemeler izinlerinin Uzantısı ile, içinde depolanan yapıtları dbfs:/databricks/mlflow-tracking/ yalnızca mlflow istemci sürümü 1.9.1 veya üzeri kullanılarak erişilebilir.

Çözüm

İçinde depolanan yapıtları indirmek, listelemek veya karşıya yüklemek için MLflow istemci sürümü 1.9.1 veya üstüne yükseltin dbfs:/databricks/mlflow-tracking/ .

%sh
pip install --upgrade mlflow