'Run the training' error
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- aws, docker, python
- Área
- devops, machine-learning
Línea de trabajo
Reproduce el comando de scripts/train.py del directorio MLOps-tutorial usando el entorno ml-venv y, a continuación, inspecciona el traceback en mlops-venv\Lib\site-packages\mlops\Experiment.py, línea 78. Comprueba los valores descritos en config/local_config.cfg y MLOps\mlflow_server.env; se considera terminado cuando el comando final de entrenamiento se completa correctamente en Windows.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Issues with the final 'run the training' step in the tutorial
Running through VSCode on Windows, in the terminal at MLOps-tutorial path in virtual environment ml-venv:
mlops run scripts/train.py -c config/local_config.cfg --ignore_git_check
Error message:
logger.debug(f'Found minio credentials in {self.auth.method}')
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'method'
@ mlops-venv\Lib\site-packages\mlops\Experiment.py line 78
This is a couple lines after: self.auth = boto3.session.Session().get_credentials()
I attempted to fix the issue by setting the environmental variables to those in MLOps\mlflow_server.env by using setx in the terminal (https://docs.aws.amazon.com/cli/v1/userguide/cli-configure-envvars.html) but the code still failed at the same point
Docker, XNAT, and all other parts are functioning fine
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1
- Forks
- 2
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Sin guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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