我想从我训练的模型中检索泡菜，我知道它在我在 Databricks 的实验中的运行文件中。
似乎 mlflow.pyfunc.load_model 只能执行 predict 方法。
有直接访问泡菜的选项吗？
我还尝试使用 pickle.load(path) 在运行中使用路径（路径示例：dbfs:/databricks/mlflow-tracking/20526156406/92f3ec23bf614c9d934dd0195/artifacts/model/model.pkl）。
接受的答案
我最近找到了可以通过以下两种方法来完成的解决方案：
1.在保存模型时使用自定义的预测功能（查看 databricks 文档以获取更多详细信息）。
示例databricks给予
class AddN(mlflow.pyfunc.PythonModel):
def __init__(self, n):
self.n = n
def predict(self, context, model_input):
return model_input.apply(lambda column: column + self.n)
# Construct and save the model
model_path = "add_n_model"
add5_model = AddN(n=5)
mlflow.pyfunc.save_model(path=model_path, python_model=add5_model)
# Load the model in `python_function` format
loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model(model_path)
2.在下载文物时，加载模型人工制品：
from mlflow.tracking import MlflowClient
client = MlflowClient()
tmp_path = client.download_artifacts(run_id="0c7946c81fb64952bc8ccb3c7c66bca3", path='model/model.pkl')
f = open(tmp_path,'rb')
model = pickle.load(f)
f.close()
client.list_artifacts(run_id="0c7946c81fb64952bc8ccb3c7c66bca3", path="")
client.list_artifacts(run_id="0c7946c81fb64952bc8ccb3c7c66bca3", path="model")
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