MLflow已注册模型UI可见但REST API无法获取问题求助

我正在使用MLflow，实验数据在MLflow UI和REST API中都能正常获取，但通过代码或UI注册的模型，在UI中显示正常，调用REST API时却提示模型不存在。已经确认tracking URI配置正确，现在需要部署模型却遇到这个问题。

用到的代码片段：

import mlflow

mlflow.set_tracking_uri("http://localhost:5000")

# Set the experiment
mlflow.set_experiment("exp_2")

# Start MLflow
with mlflow.start_run():
    # Check if metrics present in this run_metrics if yes log that
    for metric in run_metrics:
            mlflow.log_metric(metric, run_metrics[metric])

    # We use artifact when we are saving files
    mlflow.log_artifact('confusion_matrix.png', 'confusion_materix')

    # This below code we use for tag
    mlflow.set_tag("tag1", "KNN Algo")
    mlflow.set_tags({"tag2":"Testing", "tag3":"Testing2"})

    # Send the model also
    #mlflow.sklearn.log_model(knn, "model",registered_model_name='Register_first_Model_1')
    mlflow.sklearn.log_model(knn, "model")

print('It is logged to Experiment - %s' %( experiment_name))

• 确认模型是否完成注册：当前代码注释掉了带registered_model_name的行，实际执行的mlflow.sklearn.log_model(knn, "model")仅将模型作为实验artifact保存，不会自动注册到模型仓库。如果是通过UI手动注册，需确认注册操作已完成，检查UI的「Registered Models」页面是否有该模型条目且状态正常。
• 检查REST API端点格式：调用已注册模型的API端点必须符合规范，示例如下：
  • 获取已注册模型列表：GET /api/2.0/mlflow/registered-models/list
  • 获取特定模型详情：GET /api/2.0/mlflow/registered-models/get?name=<模型名称>
  • 获取模型版本：GET /api/2.0/mlflow/model-versions/get?name=<模型名称>&version=<版本号>
    确保请求中的模型名称与UI显示完全一致，注意大小写、空格等细节。
• 验证模型阶段与权限：若模型处于Staging或Archived阶段，部分API调用需指定阶段参数；若MLflow启用了权限控制，请求需携带正确的认证信息（如token）。
• 检查MLflow服务配置：启动MLflow服务时需明确指定--backend-store-uri和--default-artifact-root参数，确保模型注册数据和artifact数据能被服务正确读取。Mac环境下启动示例：

  mlflow server --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db --default-artifact-root ./mlruns --host 0.0.0.0 --port 5000
  

• 刷新服务缓存：MLflow服务可能缓存模型注册信息，尝试重启服务后重新调用API。
• 核对模型名称准确性：通过UI注册的模型，需确认注册时填写的名称与API请求中的名称完全匹配，避免拼写错误或特殊字符导致匹配失败。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nitesh Sharma