当使用“mlflow models serve”提供模型时如何处理 MLflow 中的错误？

Question

在训练过程中，可以根据this question使用标签来处理异常。

如果模型是使用mlflow.pyfunc.PythonModel 创建的，是否可以抛出异常？有没有办法允许对已服务的模型进行错误处理？

Answer 1

一种方法是在 mlflow.pyfunc.PyModel 的覆盖 predict() method 中捕获异常并记录它。