Как обрабатывать ошибки в MLflow, когда модель обслуживалась с использованием «mlflow models serve»?

Question

Во время обучения можно использовать теги как способ обработки исключений в соответствии с этим вопросом .

Если модель была создана с использованием mlflow.pyfunc.PythonModel, возможно ли выбросить исключения? Есть ли способ разрешить обработку ошибок для обслуживаемой модели?

Answer 1

Один из способов - перехватить исключение в вашем переопределенном predict() методе для mlflow.pyfunc.PyModel и зарегистрировать его.