Скопируйте модель машинного обучения из одной рабочей области Azure Databricks в другую рабочую область Databricks. ⇐ Python

[Anonymous]

Я выполнил приведенный ниже код для экспорта модели машинного обучения в mlflow на основе Azure Databricks, но, похоже, получаю эту ошибку
MLflow host or token is not configured correctly

Я не могу понять, в чем проблема. URL-адрес рабочей области и токен PAT верны.
Инструменты экспорта_импорта содержат много ошибок. Он ожидает библиотеку mlfow, но то, что поставляется со средой выполнения Databricks ML, является тонким mlflow.
import mlflow
import os
from mlflow_export_import.model.export_model import ModelExporter
from mlflow.tracking import MlflowClient

# Set the Databricks MLflow tracking URI with the workspace URL
mlflow.set_tracking_uri("https://adb-xxxyyymmmnnnyyy.1.azuredatabricks.net/")

# Set both tokens for compatibility
os.environ["DATABRICKS_TOKEN"] = "mnop6672ec8e20c7d219eb2A-3"
os.environ["MLFLOW_TRACKING_TOKEN"] = "mnop6672ec8e20c7d219eb2A-3"

# Initialize the MLflow client (no need to pass tracking URI as it's set globally)
mlflow_client = MlflowClient()

# Initialize the ModelExporter with the MLflow client
exporter = ModelExporter(mlflow_client)

# Export the model
exporter.export_model(
model_name="Signature_Test",
output_dir="/tmp/mlflow_export/model",
stages=None, # Use "None" to export all stages, or specify "Staging" or "Production"
export_metadata_tags=True
)


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... cks-worksp