所以我刚刚进行了一个tune实验并得到了以下输出：
+--------------------+------------+-------+-------------+----------------+--------+------------+
| Trial name | status | loc | lr | weight_decay | loss | accuracy |
|--------------------+------------+-------+-------------+----------------+--------+------------|
| trainable_13720f86 | TERMINATED | | 0.00116961 | 0.00371219 | 0.673 | 0.7977 |
| trainable_13792744 | TERMINATED | | 0.109529 | 0.0862344 | 0.373 | 0.8427 |
| trainable_137ecd98 | TERMINATED | | 4.35062e-06 | 0.0261442 | 0.6993 | 0.7837 |
| trainable_1383f9d0 | TERMINATED | | 1.37858e-05 | 0.0974182 | 0.4538 | 0.8428 |
| trainable_13892f72 | …我是 mlflow 的新手，我不明白为什么 不能artifact store与 相同backend store？
我能想到的唯一原因是能够使用 SQL 语法查询实验...但是由于我们可以使用与运行进行交互，mlflow ui我只是不明白为什么所有工件和参数不能到达同一位置（这就是使用本地存储时发生的情况）。
有人能解释一下吗？