MLFlow下载Artifact时出现大量500错误，请求排查原因

问题场景 #

使用以下Python代码从MLFlow Tracking远程服务器下载Artifact：

from mlflow.tracking import MlflowClient
import pandas as pd
import mlflow
uri="http://some_url"
ex_id = '1'

mlflow.set_tracking_uri(uri)
experiments = mlflow.list_experiments()
runs = mlflow.search_runs(ex_id)
runs=runs[runs['tags.dataset'] == 'my_dataset']

client = MlflowClient()
client.download_artifacts("c21d2c4e75c047608003235f213e5bb5", "myarts/arts.csv", dst_path="./local_arts/")

运行约1分钟后触发错误：

The following failures occurred while downloading one or more artifacts from http://some_url/api/2.0/mlflow-artifacts/artifacts/1/c21d2c4e75c047608003235f213e5bb5/artifacts: {'myarts/': 'MlflowException("API request to http://some_url/api/2.0/mlflow-artifacts/artifacts/1/c21d2c4e75c047608003235f213e5bb5/artifacts/myarts/ failed with exception HTTPConnectionPool(host='some_url', port=80): Max retries exceeded with url: /api/2.0/mlflow-artifacts/artifacts/1/c21d2c4e75c047608003235f213e5bb5/artifacts/myarts/ (Caused by ResponseError('too many 500 error responses'))")'}

已升级MLFlow版本，但问题未解决。

可能的原因 #

• 远程MLFlow服务器的Artifact存储异常：服务器端的Artifact存储（如本地文件系统、云存储、数据库等）可能存在权限不足、文件损坏、路径不存在的情况，或是存储服务本身故障，导致服务器处理请求时抛出500内部错误。
• Artifact路径或Run ID错误：代码中指定的myarts/arts.csv路径或Run ID可能与服务器端实际存储的不匹配，比如大小写错误、目录结构变更，部分MLFlow部署场景下，服务器找不到资源时会返回500而非标准404错误。
• MLFlow服务器配置问题：服务器的Artifact服务配置有误，比如反向代理路由规则错误、存储访问凭证过期、服务器内存/CPU资源耗尽，无法正常处理下载请求，导致频繁返回500。
• 网络层面不稳定：客户端与服务器之间的网络存在丢包、延迟过高的情况，或是防火墙/安全组拦截了部分请求，导致请求中途失败，MLFlow客户端重试后触发“too many 500”错误。
• Artifact文件过大：若arts.csv体积过大，服务器在读取或传输过程中超时，引发内部错误，多次重试后触发该异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hopm_coder