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Using ML Flow>train projects remote throwing error for conda env path

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Avaliação

Dificuldade
3/5
Tempo estimado
1-2 dias
Facilidade para iniciantes
45/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
azure, jupyter-notebook, python
Domínio
machine-learning

Direção de pesquisa

Comece por notebooks/how-to-use-azureml/track-and-monitor-experiments/using-mlflow/train-projects-remote/train-projects-remote.ipynb e pela chamada mlflow.projects.run que está falhando na célula 15. Rastreie o tratamento do objeto Project pelo backend do Azure ML e a busca pelo ambiente conda. Está concluído quando o experimento remoto é executado sem o conda_env_path AttributeError.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

When executing the train-projects-remote notebook in VS Code it throws and error when you try to run the experiment.
AttributeError: 'Project' object has no attribute 'conda_env_path'

Output exceeds the size limit. Open the full output data in a text editor

AttributeError Traceback (most recent call last)
/home/brcampb/projects/ml/notebooks/how-to-use-azureml/track-and-monitor-experiments/using-mlflow/train-projects-remote/train-projects-remote.ipynb Cell 15 in <cell line: 1>()
----> 1 remote_mlflow_run = mlflow.projects.run(uri=".",
2 parameters={"alpha":0.3},
3 backend = "azureml",
4 backend_config = backend_config,
5 synchronous=True)

File ~/miniconda3/envs/azureml/lib/python3.8/site-packages/mlflow/projects/init.py:331, in run(uri, entry_point, version, parameters, docker_args, experiment_name, experiment_id, backend, backend_config, use_conda, storage_dir, synchronous, run_id, run_name, env_manager)
325 backend_config_dict[MLFLOW_LOCAL_BACKEND_RUN_ID_CONFIG] = run_id
327 experiment_id = _resolve_experiment_id(
328 experiment_name=experiment_name, experiment_id=experiment_id
329 )
--> 331 submitted_run_obj = _run(
332 uri=uri,
333 experiment_id=experiment_id,
334 entry_point=entry_point,
335 version=version,
336 parameters=parameters,
337 docker_args=docker_args,
338 backend_name=backend,
339 backend_config=backend_config_dict,
340 env_manager=env_manager,
341 storage_dir=storage_dir,
...
---> 96 if mlproject.conda_env_path:
97 _logger.info(_CONSOLE_MSG.format("Creating remote conda environment for project using MLproject"))
98 environment = Environment.from_conda_specification(name="environment", file_path=mlproject.conda_env_path)

AttributeError: 'Project' object has no attribute 'conda_env_path'

Linguagem predominante
Jupyter Notebook
Estrelas
4.4k
Forks
2.6k
Nenhum PR com merge em 30d

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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