python - 将工件保存在远程mlflow服务器上

我试图将MLflow工件存储在运行MLflow的远程服务器上。我正在访问的服务器和运行MLflow的服务器都是Google Cloud上的VM。我可以在MLflow服务器中看到矩阵，但看不到工件。

我尝试了以下方法，但是其中的一种是可行的：


mlflow server --backend-store-uri /mnt/persistent-disk --default-artifact-root /tmp/ --host=0.0.0.0
mlflow服务器-后端存储uri / mnt /永久磁盘-默认工件根目录/ path / to / folder / with / mlrun --host = 0.0.0.0


我还授予了rwx路径访问权限，但仍然出现相同的错误：

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/home/user/folder'

最佳答案

您能为您找到的解决方案提供建议吗？

请求，因为我发现工件存储在本地服务器本身的cwd中的mlruns中
如果我使用mlflow.pyfunc.log_model而不是mlflow.sklearn.log_model（lr，“模型”）

我创建了https://github.com/mlflow/mlflow/issues/1815

关于python - 将工件保存在远程mlflow服务器上，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/57676613/