我是mlflow的新手,所以我可能会误解事情在基本层面上应该如何运作
但是,当我尝试执行以下操作时:
TRACKING_URI = os.path.join(
"hdfs://namenode/user/userid/",
"mlflow",
"anomaly_detection",
)
mlflow.set_tracking_uri(TRACKING_URI)
client = mlflow.tracking.MlflowClient(TRACKING_URI)
我得到以下错误:
UnsupportedModelRegistryStoreURIException: Model registry functionality is unavailable; got unsupported URI 'hdfs://nameservice1/user/rxb427/mlflow/anomaly_detection' for model registry data storage. Supported URI schemes are: ['', 'file', 'databricks', 'http', 'https', 'postgresql', 'mysql', 'sqlite', 'mssql']. See https://www.mlflow.org/docs/latest/tracking.html#storage for how to run an MLflow server against one of the supported backend storage locations.
在错误提供的上述链接中,它表示支持hdfs。还是我遗漏了什么
嗯。因此,看起来虽然工件存储确实支持hdfs,但您必须为后端存储使用文件或类似sql的内容
是的,我们支持两个artifacts and MLflow entities的多种存储
您可以选择将默认根工件存储用作hdfs,将后端存储用作SQLAlchemy兼容的数据库。提供这些参数作为
`mlflow服务器默认根工件存储URI后端存储URI主机0.0.0.0
在MLfow客户端代码集中: 设置跟踪uri(主机uri)
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