Python 在远程mlflow服务器上保存工件

我试图在运行

MLflow

的远程服务器上存储

MLflow

工件。我正在访问的服务器和运行

MLflow

的服务器都是谷歌云上的虚拟机。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，但没有一种有效：

• mlflow服务器--后端存储uri/mnt/持久磁盘--默认工件根/tmp/--主机=0.0.0.0

• mlflow服务器--后端存储uri/mnt/persistent disk--默认工件根/路径/到/文件夹/带/mlrun--主机=0.0.0.0

我还授予了路径的

rwx

权限，但仍然得到相同的错误：

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

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你能告诉我你找到了什么解决办法吗

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_模型而不是mlflow.sklearn.log_模型（lr，“model”）

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我已经创建了

您能就您为此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_模型而不是mlflow.sklearn.log_模型（lr，“model”）

我创造了