使用mlflow.get_registered_model方法时如何解决"ModelNotFoundError"问题？

问题现象与背景

在使用MLflow进行模型管理时，mlflow.get_registered_model()是获取已注册模型信息的核心API。但当开发者执行类似以下代码时：

import mlflow
model = mlflow.get_registered_model("sales_forecast")

经常会遇到ModelNotFoundError异常，提示"Model 'sales_forecast' not found"。这个错误在MLflow 1.0+版本中尤为常见，主要发生在以下场景：

通过分析MLflow源码和社区issue，我们发现该错误主要源于四个维度的问题：

在调用前先使用search_registered_models()确认模型是否存在：

models = mlflow.search_registered_models(filter_string="name='sales_forecast'")
if not models:
    raise ValueError("Model not registered")

对于MLflow Model Registry配置了权限控制的情况，需要确保用户角色至少具有：

当使用远程MLflow服务器时，需显式设置：

mlflow.set_tracking_uri("http://mlflow-server:5000")

MLflow 2.4+版本引入了模型别名功能，可能需要使用：

client = mlflow.MlflowClient()
model = client.get_model_version_by_alias("sales_forecast", "champion")

对于已删除的模型，可以检查模型元数据历史：

from mlflow.store.model_registry import RestStore
store = RestStore(mlflow.get_tracking_uri())
store.search_model_versions()

为避免此类问题，推荐遵循以下规范：