训练过程中每轮把更优的 checkpoint 用mlflow.pytorch.log_model记下来，并且不注册到 Model Registry，事后想用代码把这些模型枚举出来做推理——这一步在 MLflow 3.x 里和旧的 artifact 思路不一样，用list_artifacts会一无所获。
问题现象
记录模型的写法：
mlflow.pytorch.log_model(model_cpu,name=name,# 例如 checkpoint_epoch_2step=epoch,signature=self
