MLF在远程服务器上记录和检索工件答案

【问题标题】：MLFLow artifact logging and retrieve on remote serverMLF在远程服务器上记录和检索工件
【发布时间】：2021-06-08 11:19:26
【问题描述】：

我正在尝试在远程计算机上设置 MLFlow 跟踪服务器作为 systemd 服务。我有一个 sftp 服务器正在运行并创建了一个 SSH 密钥对。

除了工件日志记录之外，一切似乎都运行良好。 MLFlow 似乎没有权限列出保存在mlruns 目录中的工件。

我以这种方式创建实验并记录工件：

uri = 'http://192.XXX:8000' 
mlflow.set_tracking_uri(uri)

mlflow.create_experiment('test', artifact_location='sftp://192.XXX:_path_to_mlruns_folder_')

experiment=mlflow.get_experiment_by_name('test')
with mlflow.start_run(experiment_id=experiment.experiment_id, run_name=run_name) as run:
       mlflow.log_param(_parameter_name_, _parameter_value_)     
       mlflow.log_artifact(_an_artifact_, _artifact_folder_name_)

我可以看到 UI 中的指标和远程计算机上正确目标文件夹中的工件。但是，在 UI 中，我在尝试查看工件时收到此消息：

无法列出存储的工件在 sftp://192.XXX:path_to_mlruns_folder/run_id/artifacts 对于当前运行。请联系您的跟踪服务器管理员通知他们这个错误，这可能在跟踪时发生服务器没有权限在当前运行的根目录下列出工件工件目录。

我不明白为什么mlruns 文件夹具有drwxrwxrwx 权限，而所有子文件夹都具有drwxrwxr-x。我错过了什么？

更新用新的眼光看它，它试图通过sftp://192.XXX:列出文件似乎很奇怪，它应该只是在文件夹_path_to_mlruns_folder_/_run_id_/artifacts中查找。但是，我仍然不知道如何规避。

【问题讨论】：

标签： python mlflow

【解决方案1】：

问题似乎是默认情况下 systemd 服务是由 root 运行的。指定一个用户并为该用户创建一个 ssh 密钥对来访问同一台远程机器是可行的。

[Unit]

Description=MLflow server

After=network.target 

[Service]

Restart=on-failure

RestartSec=20

User=_user_

Group=_group_

ExecStart=/bin/bash -c 'PATH=_yourpath_/anaconda3/envs/mlflow_server/bin/:$PATH exec mlflow server --backend-store-uri postgresql://mlflow:mlflow@localhost/mlflow --default-artifact-root sftp://_user_@192.168.1.245:_yourotherpath_/MLFLOW_SERVER/mlruns -h 0.0.0.0 -p 8000' 

[Install]

WantedBy=multi-user.target

_user_ 和_group_ 应与ls -la 在mlruns 目录中列出的相同。

【讨论】：