我们很高兴地宣布 MLflow 1.16.0 已发布！

除了错误和文档修复外，MLflow 1.16.0 还包含以下功能和改进：

• 为 pyspark.ml Estimator 的自动日志记录添加了 mlflow.pyspark.ml.autolog() API（#4228，@WeichenXu123）
• 为 CatBoost 模型持久化添加了 mlflow.catboost.log_model、mlflow.catboost.save_model、mlflow.catboost.load_model API（#2417，@harupy）
• 默认情况下，启用 mlflow.pyfunc.spark_udf 使用模型签名的列名（#4236，@Loquats）
• 为模型签名添加了 datetime 数据类型（#4241，@vperiyasamy）
• 添加了 mlflow.sklearn.eval_and_log_metrics API，用于为给定的 scikit-learn 模型和标记数据集计算并记录指标（#4218，@alkispoly-db）

有关更改的完整列表，请参阅发行版更改日志，并查看 mlflow.org 上的最新文档。