问题标签 [mlflow]
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pip - mlflow：pip 安装问题
我阅读了许多关于使用 pip 安装问题的线程。但是，我可以找到一个解决方案来帮助我解决我的问题。我安装了mlflow：
所以 mlflow 安装在 /usr/local/bin/mlflow
由于它不在 /Users/xxxx/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages 中，当我尝试运行导入 mlflow 模块的代码时，我收到“ModuleNotFoundError: No module named 'mlflow' 错误。我应该怎么做解决这个问题？
docker - MLFlow 运行传递 Google 应用程序凭据
当我使用 Docker 容器运行时，我想传递我的GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS环境变量：mlflow run
这是我docker run使用 mlflow 运行时的当前状态：
这就是我通常会通过它的方式：
选择将此值传递给mlflow的最佳方法是什么？我正在 GCS 中编写文件，而 Docker 需要访问 GCP。
ML项目内容
我已经在 Python 文件中尝试过，但由于 Docker 无法访问本地文件系统而失败：
python - 运行本地 mlflow 服务器时出错
我正在尝试在本地运行 mlflow 服务器。
为此，我正在使用：
在哪里
我已经安装了软件包：
问题是我收到此错误：
当我运行mlflow server命令时。有任何想法吗 ？
mlflow - 为什么安装时 MLFlow UI 不同？
我的 MLFlow 安装带来了明显不同的 UI 体验，它不像 QuickStart 中那样整齐地堆叠参数和指标列。
这是记录一些基本信息后我的 UI 的样子：
而我在网上遇到的所有其他 MLFlow 示例都是这样的（图片取自 MLFlow 网站快速入门）：
缺少的另一件事是“列表”和“表格”视图之间的切换。下面是我应该看到的 MLFlow 文档：
而这是我在安装中看到的：
我的环境如下：
- Ubuntu 16.04，Docker + pip 安装 MLFlow
- 苹果系统，
- MLFlow 的 Conda + pip 安装
- brew安装Python，然后pip3安装MLFlow
我尝试调整以下内容：
- MLFlow 版本从 1.3 到 1.4
- Python 版本从 3.7 到 3.8
- 全新安装与现有升级
在这一点上，我不知道为什么我的 UI 看起来如此不同。它不一定会影响我对 MLFlow 的使用，但我正试图将它作为一个很好的实验跟踪系统卖给我的同事，我希望 UI 成为最好的表示。
docker - 复制文件 - 在 Dockerfile 旁边 - 不起作用并阻止 docker build
我正在尝试构建一个内部带有 mlflow 服务器的 docker 容器，其中包含用于依赖的诗歌 toml 文件。（两个 toml 完全相同，这只是一种尝试找出的方法）
树：
├── docker-entrypoint.sh
├── Dockerfile
├── 文件
│ └── pyproject.toml
├── git.sh
├── pyproject.toml
└── README.md
正如你所看到的，我的 toml 文件在 Dockerfile 旁边COPY pyproject.toml ./仍然不起作用
Dockerfile
构建命令：
我收到此错误：
pyproject.toml
码头入口点.sh
如果我RUN pwd; ls在第一次COPY获得之前添加：
docker - 无法将 Mlflow 服务器连接到我的 mlflow 项目映像
我的最终目的是从 Api 运行实验。
实验来自： https ://github.com/mlflow/mlflow/tree/master/examples/tensorflow/tf2 但将文件导出到我克隆它的自定义git中，如下图->
我的 docker compose 中有 2 个图像：树项目：
应用程序/Dockerfile
毫升流/Dockerfile
码头工人-compose.yml
当我docker-compose up获得图像时：
问题看起来像我运行了一个在服务器图像中找不到的项目，因为我在应用程序图像中运行它，但我不知道如何弄清楚我必须从未来的烧瓶应用程序触发实验
mlflow - 实验何时被删除，生命周期阶段设置为已删除
我可以看到实验 2 已被删除，但实际上何时会被删除？
如果实验没有自动删除，我该如何删除？
python - 无法使用 MLFLOW 从 FTP 服务器下载工件
我无法使用mlflow.sklearn.load_model. 在内部，使用模块mlflow中的函数。_download_artifact_from_urimlflow.tracking.artifact_utils
如果我尝试下载整个工件文件夹，我会收到以下错误消息：PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/0'.
如果我尝试从工件文件夹中检索单个文件，我不会收到错误消息，并且我可以使用该os模块创建一个文件夹。
以下是我使用过的转换后的 jupyter notebook。
python - 如何在 mlflow.start_run() 中获取当前的 run_id？
mlflow.active_run()什么都不返回，所以我不能只使用
current_rui_id = mlflow.active_run().info.run_id
我必须在此构造中获取run_id才能继续在另一个块内记录参数、指标和工件，但对于同一模型：
我必须获得当前的run_id才能在同一次跑步中继续训练
python - 如何从 MLflow 项目中抛出异常？
我有一个引发异常的 Mlflow 项目。我使用 执行该功能mlflow.run，但我得到mlflow.exceptions.ExecutionException("Run (ID '<run_id>') failed").
有什么办法可以得到我正在执行的地方引发的异常mlflow.run？
或者是否可以mlflow.exceptions.ExecutionException从项目内发送带有自定义消息集的消息？