使用mlflow.delete_model_version方法时遇到"ModelVersionNotFound"错误怎么办？

一、错误场景深度解析

当开发者使用mlflow.delete_model_version(model_name, version)方法时，经常遇到如下报错：

mlflow.exceptions.MlflowException: Model version not found for model name: 'my_model' and version: '1'

这个错误表面含义是模型版本不存在，但实际可能涉及以下多维度的根本原因：

版本号格式问题：传入的version参数要求是字符串类型而非整数
注册中心状态不同步：模型注册中心(Model Registry)与后端存储存在状态差异
权限限制：当前用户没有对应模型的DELETE权限
异步操作延迟：模型版本创建后尚未完成持久化

二、核心解决方案

2.1 验证版本存在性

在执行删除前，应先用mlflow.get_model_version()验证版本：

try:
    mv = mlflow.get_model_version(model_name, str(version))
    print(f"Version {mv.version} status: {mv.status}")
except Exception as e:
    print(f"Version not exist: {e}")

2.2 强制类型转换

版本号必须转换为字符串格式：

# 错误用法
mlflow.delete_model_version("model1", 1)  

# 正确用法
mlflow.delete_model_version("model1", "1")

2.3 检查后端存储

不同后端存储的验证方式：

存储类型	验证命令
文件系统	ls /mlflow/mlruns/<model_path>
MySQL	SELECT * FROM model_versions WHERE name='model1'

三、高级调试技巧

3.1 启用DEBUG日志

通过环境变量开启详细日志：

import os
os.environ["MLFLOW_TRACKING_URI"] = "http://localhost:5000"
os.environ["MLFLOW_LOGLEVEL"] = "DEBUG"

3.2 版本状态机分析

MLflow模型版本存在状态转换机制：

PENDING_REGISTRATION → 创建中的过渡状态
READY → 可正常使用的稳定状态
FAILED_REGISTRATION → 创建失败状态

只有READY状态的版本才能被删除。

四、预防性最佳实践

实现版本存在性检查装饰器：

def check_version_exist(func):
    def wrapper(model_name, version):
        if not mlflow.get_model_version(model_name, str(version)):
            raise ValueError(f"Version {version} not exist")
        return func(model_name, version)
    return wrapper

建立版本操作审计日志系统
配置自动重试机制处理暂时性错误