在Databricks使用mlflow.pyfunc模型code_path遇Errno 95问题求助

1. 精准指定需打包的代码目录/排除Notebook文件 #

MLflow打包code_path时会遍历目录下所有文件，Databricks的Notebook（.ipynb/.dbc格式）因DBFS的特殊存储特性，会触发不支持的文件操作。可以：

• 仅指定src下的纯Python模块子目录，而非整个src：

mlflow.pyfunc.log_model(
    artifact_path="model",
    python_model=your_model,
    code_path=["PROJECT_ROOT/src/utils", "PROJECT_ROOT/src/models"]
)

• 若使用MLflow 1.26及以上版本，直接通过exclude参数跳过Notebook文件：

mlflow.pyfunc.log_model(
    artifact_path="model",
    python_model=your_model,
    code_path=["PROJECT_ROOT/src"],
    exclude=["*.ipynb", "*.dbc"]
)

2. 分离代码与Notebook的存储路径 #

将核心Python代码移至DBFS的常规存储目录（而非Notebook工作区目录），避免虚拟存储文件的操作限制：

• 用Databricks CLI导出代码到常规路径：

databricks workspace export_dir /Workspace/your-project/src dbfs:/tmp/your-project/src

• 日志模型时指向该常规路径：

mlflow.pyfunc.log_model(
    artifact_path="model",
    python_model=your_model,
    code_path=["dbfs:/tmp/your-project/src"]
)

3. 利用软链接隔离纯代码目录 #

在项目根目录创建软链接，指向src下不含Notebook的子目录，以此作为code_path的目标：

• 在Databricks终端执行链接命令：

ln -s PROJECT_ROOT/src/pure-modules PROJECT_ROOT/src-code-only

• 日志模型时使用该链接目录：

mlflow.pyfunc.log_model(
    artifact_path="model",
    python_model=your_model,
    code_path=["PROJECT_ROOT/src-code-only"]
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者perfects