MLflow 工件存储但未在 UI 中列出答案

【问题标题】：MLflow Artifacts Storing But Not Listing In UIMLflow 工件存储但未在 UI 中列出
【发布时间】：2020-09-04 08:45:34
【问题描述】：

我在使用 MLflow 服务器时遇到了问题。当我第一次运行命令在 ec2 实例上启动 mlflow 服务器时，一切正常。现在，虽然日志和工件被存储到 postgres 和 s3 中，但 UI 并未列出工件。相反，UI 的工件部分显示：

Loading Artifacts Failed
Unable to list artifacts stored under <s3-location> for the current run. Please contact your tracking server administrator to notify them of this error, which can happen when the tracking server lacks permission to list artifacts under the current run's root artifact directory.

但是当我签入 s3 时，我在错误显示的 s3 位置看到了工件。什么可能开始导致这种情况，因为它在不久前还可以工作，并且托管 mlflow 的 ec2 上没有任何改变？

【问题讨论】：

标签： amazon-s3 amazon-ec2 artifact mlflow

【解决方案1】：

我找到了答案。错误是 mlflow 找不到 boto3，因此 conda 安装了它。这方面的日志被埋没了，很难在标准输出中找到。

【讨论】：

遇到了同样的问题。我刚刚通过pip install 安装了boto3 软件包，然后一切正常。谢谢@JMV12。
这是什么意思 mlflow 找不到 boto3？我在运行 mlflow 的 pod 上安装了 boto3，但此错误仍在发生。您能否就您应用的修复提供建议。
和我一样 - 也无法列出并且已经安装了 boto3
在我的 MLflow 容器中安装 boto3 并没有为我解决此错误。我已经pip list 确认boto3 已安装并重新启动容器。检查 MLflow UI，Artifacts 部分中的错误仍然存在。