Mlflow не копирует свои артефакты в папку Mlruns при использовании в контейнере ⇐ Python

[Anonymous]

Я регистрирую несколько моделей, используя Mlflow. Соответствующие сценарии выполняются в контейнере Docker.
Команда mlflow.log_artifacts , похоже, не работает должным образом, поскольку я не вижу соответствующих файлов в папке Mlruns. Команда не возвращает никакой ошибки.

Код: Выделить всё

import os
import json
import mlflow
# Create some files to preserve as artifacts
features = "rooms, zipcode, median_price, school_rating, transport"
data = {"state": "TX", "Available": 25, "Type": "Detached"}
# Create couple of artifact files under the directory "data"
os.makedirs("data", exist_ok=True)
with open("data/data.json", 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, indent=2)
with open("data/features.txt", 'w') as f:
f.write(features)
# Write all files in "data" to root artifact_uri/states
with mlflow.start_run():
mlflow.log_artifacts("data", artifact_path="states")

Если я запускаю это в контейнере без монтажа тома, он работает просто нормально , то есть артефакты появляются при Mlruns///artifacts/atation
, если я забегаю в этом контейнере с содержанием сгипа> Coder/Coder. это не работает, то есть папка Mlruns///artifacts/ пуст.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/691 ... d-in-a-con