如何使用MLflow加载已记录字典？遇AttributeError问题求助

我已通过以下代码使用MLflow将pandas DataFrame以字典格式成功记录：

df = <pd.DataFrame>
mlflow.log_dict(df.to_dict(orient='dict'), f"my_logged_df_dict.json")

尝试使用mlflow.artifacts.load_dict()读取该字典时，出现错误：

AttributeError: module 'mlflow' has no attribute 'artifacts'

确认MLflow版本为1.24.0，且该版本代码中确实存在mlflow.artifacts模块及load_dict方法，当前运行环境为预装该版本MLflow的Databricks 10.4 ML Runtime。

解决方案 #

• 显式导入mlflow.artifacts子模块
  Databricks环境中可能需要手动导入子模块才能访问其方法，尝试先导入再调用：

import mlflow.artifacts
loaded_dict = mlflow.artifacts.load_dict("my_logged_df_dict.json")

• 备选方案：通过MlflowClient读取JSON文件
  如果上述方法无效，可以直接通过MLflow客户端下载并读取artifact文件：

import json
from mlflow.tracking import MlflowClient

# 替换为你的运行ID
run_id = "your_run_id_here"
client = MlflowClient()

# 下载artifact到本地路径
artifact_local_path = client.download_artifacts(run_id, "my_logged_df_dict.json")

# 读取JSON文件为字典
with open(artifact_local_path, "r") as f:
    loaded_dict = json.load(f)

• 验证并确认MLflow实际版本
  有时Databricks Runtime标注的版本可能与实际导入的MLflow版本不一致，运行以下代码确认：

import mlflow
print(mlflow.__version__)

如果版本低于1.24.0，可以通过以下命令升级（注意环境兼容性）：

%pip install mlflow==1.24.0 --upgrade

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lazarea