如何修改MLflow artifact store的子目录存储路径

你提到的路径中3/是MLflow自动生成的实验ID，属于默认存储路径的固定组成部分，原生不支持直接修改这套默认的根路径生成规则，但可以通过两种官方支持的方案实现自定义路径的需求：

• 方案1：创建实验时指定自定义artifact根路径
  创建实验时通过mlflow.create_experiment()的artifact_location参数直接定义整个实验的artifact存储根目录，就可以替代默认生成的数字ID根路径，示例代码如下：

import mlflow
from datetime import datetime

experiment_name = "特征重要性分析实验"
date_str = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
custom_root_path = f"s3://mlflow/{date_str}/{experiment_name}"
# 创建实验时指定自定义根存储路径
experiment_id = mlflow.create_experiment(
    name=experiment_name,
    artifact_location=custom_root_path
)

该实验下所有运行产生的artifact都会存储到你指定的自定义路径下，不会再生成数字ID的根目录。

• 方案2：上传artifact时指定自定义子路径
  如果不需要修改整个实验的根路径，也可以在上传单个文件时通过artifact_path参数添加自定义前缀，示例代码如下：

with mlflow.start_run(experiment_id="3"):
    # 上传时指定自定义子目录，会拼接在默认artifact路径之后
    mlflow.log_artifact(
        local_path="本地路径/feature_importance_split.json",
        artifact_path=f"{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}/特征重要性实验"
    )

上传后文件的最终S3路径为：s3://mlflow/3/1353808bf7324824b7343658882b1e45/artifacts/20240520/特征重要性实验/feature_importance_split.json，也能满足按自定义维度分类存储的需求。

注意：默认生成的数字ID路径是MLflow内部关联实验元数据的核心标识，不要直接修改S3上已存在的数字目录名称，否则会导致MLflow界面和API无法正常读取对应实验的artifact数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dyao