MLflow 文档大修

MLflow 文档正在进行升级。

大修 MLflow 文档

我们很高兴地宣布对 MLflow 文档进行全面大修。这项举措不仅是为了刷新外观和感觉，更是为了重新构想用户如何与我们的内容互动。我们的主要目标是提高清晰度、改善导航并为我们的社区提供更深入的资源。

重新关注用户体验

MLflow 文档一直是用户的重要资源。随着时间的推移，我们收到了宝贵的反馈，我们已经采纳了这些反馈。现代化工作是对我们社区需求和偏好的直接回应。

除了在此次文档大修中涵盖新的尖端功能外，我们还在努力解决入门的复杂性。作为一系列教程和指南的第一部分，我们专注于初始学习阶段，我们创建了一个新的入门指南，这是我们正在努力的许多新系列中的第一个，旨在教授使用 MLflow 的基础知识。我们认为，更深入的教学教程将帮助新用户和需要复习如何执行某些任务的经验用户增强用户体验。

未来会有更多这样的内容！

更轻松的导航

我们的首要任务是清理和重新组织。不过，这将是一个过程。对于一些庞大的页面（MLflow 模型），这将更像是一场马拉松而非短跑。

我们引入了新的主导航页面，旨在帮助您根据最终用途领域（而不是 MLflow 的组件）找到您正在寻找的内容。我们希望这有助于让您了解新功能内容和有用的示例，从而限制理解如何使用这些新功能所需的探索性发现量。

我们的另一个优先事项是让主要新功能更容易被发现。虽然发布说明很有用，特别是对于维护与 MLflow 集成或管理 MLflow 部署的工程师而言，但它们对于 MLflow 的最终用户来说并不是特别用户友好。我们认为，策划一份主要新功能列表将有助于提炼发布说明中的信息，因此我们构建了新功能页面。我们真诚地希望它能帮助减少了解已发布哪些主要新功能所需的工作量。

通过 Notebook 进行交互式学习

在当今快节奏的科技世界中，交互式学习正在成为常态。认识到这一趋势，我们将可查看的 Notebook 直接嵌入到文档中。但我们不止于此。这些 Notebook 是可下载的，允许您在本地运行、修改和试验它们。这是一种实践学习方法，弥合了理论与实践之间的鸿沟。

深入的教程和指南

虽然我们之前的文档提供了坚实的基础，但我们认为还有更多详细探索的空间。我们正在引入全面的教程和指南，深入探讨 MLflow 的功能，展示如何解决实际问题。这些新的教程和指南只是一个开始。我们将投入大量时间和精力以这种方式记录更多 MLflow 内容，帮助您大大减少摸索如何利用 MLflow 功能的时间。

深入探讨：扩展指南和教程

我们致力于简化 MLflow 的使用，这在我们的修订后的教程和指南中得到了体现。我们不仅提供说明；我们还提供深入探讨、最佳实践和实际应用。您在 MLflow 2.8.0 版本中看到的只是一个开始。我们将重点关注创建更多内容，展示如何最好地利用 MLflow 中的众多功能和服务，同时努力使管理您正在从事的任何 ML 项目变得比以往任何时候都更容易。

• LLM：鉴于过去一年中我们发布的所有新的 LLM 聚焦功能，我们认为有必要创建更简单的入门指南、深入教程、可运行示例以及更多面向教学的分步介绍这些功能。

• 跟踪和 MLflow UI：我们扩展的跟踪部分将涵盖从设置第一个实验到高级跟踪技术的所有内容。MLflow UI 作为平台不可或缺的一部分，也将得到重点介绍，确保您可以充分利用其功能。

• 模型注册表：模型注册表是 MLflow 真正闪耀的地方，我们的新指南将确保您可以充分发挥其强大功能。从组织模型到版本控制，我们将涵盖所有内容。

• 配方和 LLM 聚焦功能：MLflow 的多功能性是其优势之一。我们的新内容将探索可用功能的广度，从配方到 LLM 聚焦工具，如 AI 网关、LLM 评估和 PromptLab UI。

交互式 Notebook 的变革力量

交互式 Notebook 革新了数据科学和机器学习。通过将它们集成到我们的文档中，我们旨在提供全面的学习体验。您可以查看代码的实际运行，了解其影响，然后自己进行实验。这是一种动态掌握复杂概念的方式，确保您不仅理解而且还能将您的知识应用到实际项目代码中。

与我们一起踏上这段旅程

MLflow 文档的大修是一个重要的里程碑，但这只是一个开始。我们有一个充满激动人心的更新、新内容和功能的路线图。对于我们社区中对知识分享充满热情的人，我们有一条消息：我们非常乐意合作！无论是撰写教程、分享用例还是提供反馈，每项贡献都将丰富 MLflow 社区。

总之，我们致力于提供一流文档的承诺是维护者群体的一个新的主要焦点。我们相信，完善的文档功能与交互式学习工具相结合，可以显著增强任何工具的使用体验。我们希望投入精力和时间，确保您使用 MLflow 的旅程尽可能简单和强大。

请继续关注更多更新，一如既往，编程愉快！