我能够从databricks（cloud.databricks.com）成功使用mlflow-能够记录事件并写入文件。现在，我正在尝试将模型部署到AWS SageMaker，并遵循this article。我有ECR URL和模型URI，但是，我得到 ”。部署操作失败，并显示以下错误消息：“发生未知的SageMaker故障。请参阅SageMaker控制台日志以获取更多信息。“” 在运行 mlflow.sagemaker.deploy() 命令时。我在CloudWatch日志中找不到任何内容，也不确定SageMaker控制台日志在哪里。
我尝试使用此命令- “ mlflow sagemaker build-and-push-container --build” 创建模型。第一次出现此错误-“ PermissionError：[WinError 32]该进程无法访问文件，因为该文件正在被另一个进程使用：'C：\ Users \ ADMINI〜1.AGI \ AppData \ Local \ Temp \ tmpjjwu05xv'” ，第二次出现此错误-“ botocore.exceptions.NoCredentialsError：无法找到凭据” 。我正在PC上的 mlruns 文件夹中运行此命令。
我看到正在SageMaker中创建模型端点，但是部署失败，因为ECR中没有映像。我已经验证了docker在我的PC上运行（以管理员身份启动）。请让我知道我在想什么。
编辑1：
我将Databricks文件导出到本地计算机，并通过jupyter笔记本打开了文件。当我运行此命令-“ mlflow.sagemaker.run_local（model_uri，port = 5001，image ='mlflow-pyfunc'，flavour = None）”时，我得到以下信息： 2019/10 / 29 19:26:50 INFO mlflow.sagemaker：使用路径C：\ Users \ 10261 \ AppData \ Local \ Temp \ tmp_wf3tk63 \ model启动docker映像 2019/10/29 19:26:50信息mlflow.sagemaker：执行：docker run -v C：\ Users \ 10261 \ AppData \ Local \ Temp \ tmp_wf3tk63 \ model：/ opt / ml / model / -p 5001：8080 -e MLFLOW_DEPLOYMENT_FLAVOR_NAME = python_function --rm mlflow-pyfunc服务
然后我从cmd提示符导航到此文件夹（C：\ Users \ 10261 \ AppData \ Local \ Temp \ tmp_wf3tk63 \ model）并执行此-> mlflow sagemaker build-and-push-container --build ，但要得到它-已成功构建701b67d2e9f6 已成功标记mlflow-pyfunc：latest 安全警告：您正在从Windows针对非Windows Docker主机构建Docker映像。添加到构建上下文的所有文件和目录都将具有“ -rwxr-xr-x”权限。建议仔细检查并重置敏感文件和目录的权限。 2019/10/29 19:56:57信息mlflow.sagemaker：将图像推送到ECR 2019/10/29 19:56:58信息mlflow.sagemaker：将docker映像mlflow-pyfunc推送到919490798061.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/mlflow-pyfunc:1.3.0 '$'不被识别为内部或外部命令， 可操作的程序或批处理文件。