當 python 腳本與 mlflow 一起運行時，工作目錄更改為 /tmp/

Question

使用 mlflow run -e build 運行時，python 工作目錄有一個奇怪的問題。 腳本在本地成功運行/使用 IDE，但是當使用 mlflow 運行它時，問題是工作目錄更改為 /tmp 文件夾而不是腳本所在的正確工作目錄（我有一些路徑依賴項，某些文件夾應該存在./* 所以這就是我的過程失敗的原因。

我感覺工作目錄有些混亂，所以我做了 os.getcwd() 打印並看到了臨時文件夾的問題。

我有一個類似的項目，我之前以類似的方式配置過並且沒有這些問題。

知道可能是什么問題嗎？

Answer 1

我認為這是基於文檔的默認行為

默認情況下，MLflow 為 Git 項目使用新的臨時工作目錄。 這意味着您通常應該使用絕對路徑而不是相對路徑將任何文件 arguments 傳遞給 MLflow 項目。 如果你的項目聲明了它的參數，MLflow 會自動為 path 類型的參數設置絕對路徑。

也許您需要通過 MLproject-file 指定路徑，但恐怕我沒有使用它來為您提供任何進一步的幫助，因為我已將 mlflow 與 databricks 一起使用。