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Google cloud platform MLflow将工件存储在GCP存储桶上，但无法读取它们

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我发现了一个几乎相同的问题，但没有足够的声誉来添加评论，所以我会再次询问，希望有人能同时找到解决方案

我使用MLflow（1.13.1）来跟踪模型性能，并使用GCP存储来存储模型工件。 MLflow在GCP VM实例上运行，我的python应用程序使用一个具有存储对象创建者和存储对象查看器角色的服务帐户（然后我还添加了Storage.bucket.get权限）将工件存储在GCP bucket中并从中读取。 一切都按预期进行，参数和度量正确显示在MLflow UI中，模型工件正确存储在bucket中。问题在于，由于以下错误，模型工件不会显示在MLflow UI中：

Unable to list artifacts stored under gs:/******/artifacts 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.
引用的工件位置存在并包含正确的模型工件，由于Storage Object Viewer角色和Storage.Bucket.get权限，MLflow应该能够读取工件

对可能出现的问题有什么建议吗？谢谢。

我在发布问题后发现了问题。 我忘了在GCP虚拟机上安装
谷歌云存储
库。现在一切正常