MLflow 를 진행 하던 중 만난 에러메세지를 정리 해 두는 글입니다.

필자의 환경

Ubuntu : 20.04

1. python, scikit-learn 버전에 따른문제

첫 설치를 진행하였을 때, 필자는 파이썬 3.11 버전의 가상환경에서 진행하였다. 그러나 sklearn 버전이 지원을 하지 않는다는 에러메세지가 나왔고 이를 해결하였다.

1.1 python version

위 에러메세지을 신경쓰지 않고 설치를 하고싶은 경우에는 3.8버전을 사용하는 것을 추천드린다.

$ conda create -n <name> python=3.8

1.2 scikit-learn

다른 버전들은 scikit-learn 버전과 충돌이 날 가능성이 있다.
이를 해결하기위해선

$ pip install scikit-learn==1.3.2
$ pip install mlflow

이 순서대로 진행을 하면 잘 작동할 것이다.

2. The configured tracking uri scheme: 'file' is invalid for use with the proxy mlflow-artifact scheme. ERROR

mlflow.exceptions.MlflowException: The configured tracking uri scheme: 'file' is invalid for use with the proxy mlflow-artifact scheme. The allowed tracking schemes are: {'http', 'https'}

다음과 같은 에러메세지가 뜬다면

$ mlflow.set_tracking_uri("http://127.0.0.1:5000")

위 코드를 넣어주면 된다.

참고문헌
https://velog.io/@yoonene/MLflow-%EC%98%A4%EB%A5%98-The-configured-tracking-uri-scheme-file-is-invalid-for-use-with-the-proxy-mlflow-artifact-scheme