Windows下执行mlflow sagemaker build-and-push-container报FileNotFoundError

你遇到的FileNotFoundError报错是Windows环境下执行mlflow容器构建的典型兼容问题，核心原因有3个：

• 未安装/未启动Docker Desktop：mlflow构建镜像需要调用docker可执行文件，系统找不到对应程序就会抛出该错误
• Unix命令兼容问题：日志中的FIND: Parameter format not correct提示明确指向命令不兼容：mlflow的docker构建逻辑依赖Unix版本的find命令，而Windows系统自带的find命令语法完全不匹配，执行失败后会导致后续依赖的配置文件找不到
• 执行路径异常：你直接在模型制品目录执行构建命令，mlflow默认会读取当前目录下的环境配置文件，你提到当前目录下存在无后缀的python文件，会干扰mlflow的依赖解析逻辑，触发文件找不到异常

按以下步骤操作即可解决：

1. 安装并启动Docker Desktop for Windows，默认开启WSL2后端，安装完成后重启终端，执行docker --version确认命令能正常返回版本信息，确保docker已加入系统环境变量
2. 解决find命令兼容问题，二选一即可：
   • 优先选择WSL2终端或者Git Bash执行mlflow命令，两个环境都自带兼容Unix的find命令
   • 若要继续使用PowerShell/cmd，将Git安装目录下的usr/bin路径加入系统PATH，且优先级调至高于C:\Windows\System32
3. 调整命令执行逻辑：不要直接在模型制品目录执行构建，切换到你的Python项目根目录，执行命令时通过--model-uri指定模型路径，示例如下：

   mlflow sagemaker build-and-push-container --model-uri ./mlruns/1/2877b0a860934a179723fd11ed946589/artifacts/random-forest-model
   

4. 校验AWS凭证配置：你用setx配置的环境变量需要重启终端才能生效，重启后可执行aws sts get-caller-identity确认凭证配置正确，避免后续推送镜像到ECR时出现权限错误

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sanjay S G