Я пытаюсь интегрировать сервер MLFlow с моим кластером Kubeflow на GCP. Для этого я создаю развертывание MLFlow и выставляю его с помощью Loadbalancer.
Код машинного обучения развертывается как модуль в кластере Kubeflow. IP-адрес сервера MLflow: PORT предназначен для регистрации параметров (например, гиперпараметров) и артефактов (например, моделей).
Проблема заключается в том, что артефакты регистрируются только внутри образа докера (модуля с кодом машинного обучения). ). С другой стороны, регистрация параметров работает отлично после предоставления IP-адреса сервера MLflow: PORT.
Вот скриншот. 