如何解决将 pytorch_lightning.loggers.MLFlowLogger 与 azure 机器学习工作室一起使用会引发异常 mlflow.exceptions.RestException: BAD_REQUEST
我正在尝试使用 pytorch_lightning.loggers.MLFlowLogger 在本地训练 pytorch_lightning 模型和记录指标。
直到上周末它都运行良好。现在训练因错误而崩溃：
mlflow.exceptions.RestException: BAD_REQUEST: Response: {'Error': {'Code': 'UserError','Severity': None,'Message': 'Metric once published using sync API should always use sync API to publish following metrics','MessageFormat': None,'MessageParameters': None,'ReferenceCode': None,'DetailsUri': None,'Target': None,'Details': [],'InnerError': None,'DebugInfo': None,'AdditionalInfo': None},'Correlation': {'operation': '','request': ''},'Environment': 'northeurope','Location': 'northeurope','Time': '2021-07-27T14:06:23.7035319+00:00','ComponentName': 'run-history','error_code': 'BAD_REQUEST'}
如何解决这个问题？
解决方法
解决方案是在训练机上更改 azure-mlflow 和 azure-core 包的版本。
目前 (28.07.2021) 日志指标适用于版本：
azureml-core==1.30.0
azureml-mlflow==1.30.0
azureml-core==1.18.0.post4
azureml-mlflow==1.18.0
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